✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、减法优化器算法SABO基础减法优化器算法Subtraction - based Optimizer, SABO是一种新兴的智能优化算法。它模拟了现实生活中减法运算的逻辑来进行优化搜索。SABO 算法通过不断调整候选解之间的差异逐步向最优解逼近。在 SABO 中候选解被看作是不同的实体通过对这些实体进行类似于减法的操作即计算它们之间的差值并根据一定规则更新候选解从而引导搜索过程朝着全局最优解的方向进行。然而与许多传统优化算法类似SABO 在处理复杂多模态函数优化问题时容易陷入局部最优导致无法找到全局最优解。二、黄金正弦和混沌映射思想引入黄金正弦思想黄金分割比例在自然界和许多科学领域中都展现出独特的美学与优化特性。黄金正弦函数结合了黄金分割比例与正弦函数的性质。在优化算法中引入黄金正弦思想是利用其在搜索空间中能够产生具有特殊分布规律的搜索步长。黄金正弦函数的周期性和其与黄金分割比例相关的参数设置使得算法在探索搜索空间时能够以一种更具规律性和高效性的方式进行。与传统随机搜索相比基于黄金正弦的搜索步长可以更好地平衡全局探索和局部开发能力。在全局探索阶段黄金正弦函数生成的较大步长有助于算法快速遍历搜索空间找到潜在的最优区域在局部开发阶段通过调整参数使步长变小从而精细地搜索最优解附近的区域。混沌映射思想混沌现象具有对初始条件敏感、遍历性等特点。混沌映射能够在一定范围内生成看似随机但实际上具有内在规律的序列。在优化算法中使用混沌映射可增加搜索的随机性和遍历性。通过混沌映射生成的混沌序列用于初始化候选解或调整搜索步长能够避免算法过早收敛到局部最优解。例如Logistic 混沌映射是一种常用的混沌映射方式它通过对初始值的微小变化产生截然不同的序列这种敏感性使得算法在搜索过程中能够探索到更多不同的区域从而提高找到全局最优解的概率。对比优势与 SABO 原始算法相比GSABO 通过混沌映射初始化和黄金正弦调整步长增强了全局探索和局部开发能力减少了陷入局部最优的可能性。与灰狼算法GWO相比GWO 模拟狼群的捕食行为在优化过程中依赖于领导者Alpha、Beta、Delta 狼的引导容易在复杂问题中陷入局部最优。GSABO 的混沌映射和黄金正弦思想使得其搜索过程更具多样性不依赖于特定的领导者模式能更好地处理复杂多模态函数。鲸鱼优化算法WOA模拟鲸鱼的包围猎物、螺旋气泡网攻击等行为在搜索后期可能因为种群多样性降低而陷入局部最优。GSABO 的黄金正弦和混沌映射机制有助于维持种群多样性提高搜索效率。蜣螂优化算法DBO模拟蜣螂滚动粪球的行为进行优化在面对高维复杂问题时其搜索策略可能不够灵活。GSABO 通过独特的步长调整和初始化方式在高维问题上具有更好的适应性和搜索能力。⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献往期回顾扫扫下方二维码