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：
秃鹰搜索算法，它是一种基于自然界中秃鹰觅食行为启发的优化算法，旨在解决优化问题。该算法模仿了秃鹰在寻找猎物时的策略，结合了随机搜索和逐步优化的特点，以有效地搜索和收敛到最优解为目标。BES算法可以分为三个部分：选择搜索空间、在选择的搜索空间内搜索和俯冲。具体来说，BES算法的原理和过程如下：
- 选择搜索空间：在这一阶段，算法模拟秃鹰根据猎物（即优化问题的目标）的浓度选择搜索空间。这涉及到根据问题的特性确定搜索的范围和方向。
- 搜索空间猎物：在选定的搜索空间内，算法模拟秃鹰搜索猎物的行为，通过迭代和调整搜索策略，逐步缩小搜索范围，提高找到最优解的概率。
- 俯冲捕获猎物：最后，算法模拟秃鹰从高空俯冲捕获猎物的过程，这是算法收敛到最优解的关键步骤。在这一阶段，算法会根据之前的搜索信息，快速调整参数，以精确地找到最优解。
BES算法因其独特的搜索策略和全局寻优能力，适用于解决非线性、非凸等复杂优化问题。此外，该算法不仅在理论上具有优势，还提供了MATLAB和Python等编程语言的实现代码，便于研究人员和应用开发者在实际问题中应用和验证其有效性
2.部分代码：
clc;
clear;
number_fun='F6';
MaxIt=1000;
nPop=80;
[low,high,dim,fun] = Get_Functions_details(number_fun);
[value,fun_hist]=BES(nPop,MaxIt,low,high,dim,fun);
plot(fun_hist,'-','Linewidth',1.5)
xlabel('Iteration')
ylabel('fitness')
legend('BES')
3.实验结果：
4.内容获取：
秃鹰优化算法matalb源代码：主页欢迎自取，点点关注，非常感谢！
