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牛优化 OX OptimizerOX算法由 AhmadK.AlHwaitat 与 andHussamN.Fakhouri于2024年提出该算法的设计灵感来源于公牛的行为特性。公牛以其巨大的力量而闻名能够承载沉重的负担并进行远距离运输。这种行为特征可以被转化为优化过程中的优势即在探索广阔而复杂的搜索空间时保持强大的鲁棒性。公牛不仅强壮还具有灵活性、稳健性、适应性和协作能力等特点。这些特点使得OX优化器能够在不断变化的环境和优化需求中有效地找到最优解。 算法步骤 参数初始化首先定义问题的解空间范围、种群规模以及最大迭代次数等关键参数并根据需要选择合适的适应度函数来评估个体的优劣。 种群初始化生成一个初始种群其中每个个体代表问题的一个候选解。这些个体的位置在解空间中随机分布以确保初始搜索的多样性。 适应度评估计算种群中每个个体的适应度值该值反映了个体在当前解空间中的优劣程度。 繁殖选择 精英策略保留适应度最高的个体确保优质解不会因后续操作而丢失。 杂交操作从当前种群中选择个体进行杂交。杂交过程通过交换两个父代个体的基因信息生成新的子代个体。这一操作有助于引入新的解特征扩大搜索范围。 变异操作对子代个体进行变异。每个个体有较高的概率随机选择一个维度进行微小的随机扰动这种变异操作能够进一步增强种群的多样性避免过早收敛。 局部优化器 置换探索从当前最优解或随机子集中选取个体通过局部优化器进行置换探索。例如随机暴露置换群中的元素并通过应用均匀分布的随机值来修正这些元素从而生成新的置换。这一过程能够精化解的质量提高局部搜索的效率。 整体最优解集中消去与鲁棒优化在每次迭代中跟踪由局部优化器生成的置换并将这些置换中的所有解集中到集合S中。对于每个新的解x检查是否存在另一个解x’∈S其分量在设定的容差范围内。通过持续集中消去有效保持算法的推进确保搜索过程的高效性和鲁棒性。 迭代更新重复上述步骤直到达到最大迭代次数或满足其他停止条件。在整个优化过程中种群逐渐进化适应度较高的个体更有可能被保留下来而适应度较低的个体则被淘汰。 参考文献 [1]Al Hwaitat AK, Fakhouri HN. The OX Optimizer: A Novel Optimization Algorithm and Its Application in Enhancing Support Vector Machine Performance for Attack Detection. Symmetry. 2024; 16(8):966. https://doi.org/10.3390/sym16080966
二、23个函数介绍 参考文献
[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.
三、部分代码及结果
SearchAgents_no 100;
Max_iter 1000;
fn12;
Function_namestrcat(F,num2str(fn));
[lb,ub,dim,fobj]Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,PO_cg_curve]OX(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
semilogy(PO_cg_curve,LineWidth,2)
title(Function_name)
xlabel(迭代次数);
ylabel(适应度值);四、完整MATLAB代码见下方名片
