智能优化算法-鹈鹕优化算法（POA）（附源码）

news2024/9/20 16:28:07

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

鹈鹕优化算法 (Pelican Optimization Algorithm, POA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了鹈鹕的捕食行为和社会交互特性，用于解决复杂的优化问题。

POA的工作机制主要包括：

捕食行为：模拟鹈鹕群捕食的过程，用于探索解空间。
协作捕食：通过模拟鹈鹕之间的协作捕食行为，促进算法的局部搜索能力。
社会交互：模拟鹈鹕之间的社会交互，以维持种群多样性。

优点包括：

强大的探索能力：POA能够有效地探索解空间的不同区域。
灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。
快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。
易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

不足之处：

可能的早熟收敛：在某些情况下，POA可能会过早收敛到局部最优解。
参数敏感性：算法性能可能会受到某些关键参数的影响，需要适当的参数调优。
计算成本：对于非常复杂的问题，POA可能需要较高的计算资源。

总之，POA作为一种新颖的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现出了潜力。随着进一步的研究和应用，POA有望成为解决实际问题的有效工具。

2.部分代码

clc
clear
close all
%%

%%
Fun_name='F10'; % number of test functions: 'F1' to 'F23'

SearchAgents=30; % number of Pelicans (population members)
Max_iterations=1000; % maximum number of iteration
[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(Fun_name); % Object function information
[Best_score,Best_pos,POA_curve]=POA(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness); % Calculating the solution of the given problem using POA

%%
semilogy(POA_curve,'Color','r')
title('Convergence curve')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');

axis tight
grid off
box on
legend('POA')
%%

display(['The best solution obtained by POA for ' [num2str(Fun_name)],' is : ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by POA for ' [num2str(Fun_name)],' is : ', num2str(Best_score)]);

3.实验结果