基于对立非洲秃鹫优化算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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本文介绍了对立非洲秃鹫优化算法（OAVOA），一种启发式优化算法，用于解决单目标优化问题。OAVOA借鉴非洲秃鹫觅食行为，结合对立搜索策略和个体学习，通过Matlab实现并提供了详细的使用步骤。

基于对立非洲秃鹫优化算法求解单目标优化问题

对立非洲秃鹫优化算法（Oppositional African Vulture Optimization Algorithm，简称OAVOA）是一种启发式优化算法，灵感来自于非洲秃鹫在觅食过程中的行为。该算法通过模拟秃鹫的觅食行为，寻找最优解。本文将介绍如何使用OAVOA算法解决单目标优化问题，并提供相应的Matlab代码实现。

OAVOA算法的基本思想是利用对立搜索策略和个体学习策略来优化问题。具体而言，算法通过在搜索空间中的随机位置初始化一群秃鹫个体，并根据适应度函数对它们进行评估。然后，算法通过引入对立个体来增强搜索能力。对立个体是通过将当前个体的位置与问题的搜索空间边界相减得到的。

以下是使用Matlab实现OAVOA算法求解单目标优化问题的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = OAVOA(fitnessFunc, lb
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基于对立优化算法求解单目标优化问题（OAVOA）及其Matlab实现
BUG？不存在的！
05-20 172
对立优化算法（Oppositional Optimization, OO）是一种基于自然界中对立的概念，通过对参数的取反来提高搜索的效率和收敛速度的一种优化算法。本文将介绍一种基于对立非洲秃鹫优化算法（Oppositional African Vulture Optimization Algorithm, OAVOA）求解单目标优化问题的方法，并提供其Matlab实现代码。用新的个体替代原来的个体，在新的种群中计算每个个体的适应度值。计算每个个体的对立个体，并计算对立个体的适应度值。
一种改进的天鹰优化算法和非洲秃鹫混合优化算法（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
12-10 520
天鹰优化算法（AO）和非洲秃鹫优化算法（AVOA）是两种新开发的元启发式算法，分别模拟天鹰和非洲秃鹫在自然界中的几种智能狩猎行为。另一方面，AVOA具有良好的开发能力，但勘探机制不足。基于两种算法的特点，本文提出了一种改进的混合AO和AVOA优化器IHAOAVOA，以克服单一算法的不足，为解决全局优化问题提供更高质量的解决方案。通过与23个经典基准函数和IEEE CEC2019测试套件上的基本AO，AVOA和六种最先进的算法进行比较，对所提出的IHAOAVOA的性能进行了全面的调查和分析。
基于对立非洲秃鹫优化算法求解单目标优化问题（OAVOA）含Matlab代码
m0_60703264的博客
10-30 60
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：​​Matlab科研工作室​​????个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击????​​智能优化算法​​ ​​神经网络预测​​ ​​雷达通信 ​​ ​​无线传感器​​​​信号处理​​ ​​图像处理​​ ...
非洲秃鹫优化算法AVOA
百态老人的博客
12-15 1035
非洲秃鹫优化算法（AVOA）是一种受自然界中非洲秃鹫觅食行为启发的元启发式优化算法。该算法由Benyamin Abdollahzadeh等人于2021年提出，旨在通过模拟秃鹫的群体行为来解决复杂的优化问题。AVOA的基本思想是模仿秃鹫在自然界中的捕食过程，采用领导者-追随者模式，其中最优和次优秃鹫引导整个群体进行搜索。算法分为探索阶段和开发阶段，每个阶段都有不同的策略和数学模型用于更新秃鹫的位置，从而寻找最优解。在探索阶段，秃鹫通过随机搜索来扩大搜索范围，而开发阶段则集中在食物丰富的区域进行搜索。
【非洲秃鹫优化算法】基于circle混沌初始化和LEVY非洲秃鹫优化算法求解单目标优化问题（IAVOA2021）含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
03-01 216
洲秃鹫觅食和导航行为启发而提出的一种新型元启发式优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等优点。AVOA是受非洲秃鹫觅食和导航行为启发提出的一种元启发式优化算法。AVOA数学描述如下。a avoa通过通过所有适应度适应度适应度适应度炙鹤移动。式中Ri(t) —除最优、次优蒸鹇外的其他蒸鹱位置；BestV1 、 BestV2 —最优蒸鹛和次优蒸鹛位置；L1 、 L2 —于0和1之间待测量为1；pi —选择最佳蒸鹇的概率；fi —其他蒸鹛合适度；t —当前代次数；其他参数含义相同。
【改进算法】【IHAOAVOA】天鹰优化算法和非洲秃鹫混合优化算法（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
03-11 603
本文章将介绍一种改进的天鹰座和非洲秃鹫混合优化算法，用于全局优化，主要突出三个亮点，分别为AO与AVOA算法的混合、FDB选择方法及基于对立的复合学习。全局优化算法是最优化算法出现后众多优化工作者和优化应用问题所追求的算法，但是除了线性规划和凸规划以外，其他优化问题的全局优化算法难度较大。目前填充函数算法是用来求解非线性全局优化问题的一类有效且可行的方法，但已有的填充函数由于存在指数项和较多参数而导致数值实验效果不理想，所以对非洲秃鹫优化算法融和一系列改进策略，提出了一种改进非洲秃鹫优化算法。
基于对立自适应蛇优化算法的电网FDIA定位检测技术研究.docx
06-30
本文提出的基于对立自适应蛇优化算法的电网FDIA定位检测技术研究框架，详细阐述了算法设计的目标、流程和参数调整机制。研究指出，在电网FDIA定位检测中应用对立自适应策略的具体实施方法，包括算法模型的建立和关键...
多目标优化领域的PSO算法解析及其帕累托问题的应用
04-28
内容概要：本文详细介绍了PSO（粒子群优化）多目标搜索算法及其在解决帕累托问题中的应用。首先解释了什么是帕累托问题，即在多目标决策中存在多个相互冲突的目标时形成的复杂权衡关系。接着阐述了PSO算法作为一种...
【软考】算法
weixin_49929829的博客
11-23 146
分治、动态规划、贪心、回溯算法基本思想
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 677
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
【数据结构&C语言】排序大汇总
yuuki233233的博客
11-23 1470
实现了常见的排序
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 484
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 83
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 810
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 243
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
布隆过滤器有哪些算法？
kupePoem的专栏
11-22 517
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 721
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
堆结构与堆排序
越安静，听到的就越多
11-22 507
虽然堆是用完全二叉树表示的，但在使用时通常用一个数组来存储。以数组的下标来标识堆中的节点，并且可以根据下标来获得某一节点的父节点和左右子节点。对于下标为i的节点，其父节点为(i - 1) / 2，其左子节点为2 * i + 1，右子节点为2 * i + 2。我们定义一个节点的高度为从该节点到叶子节点的最长简单向下路径的边数。树的高度就是根节点的高度。对于具有n个元素的数组，将其看作完全二叉树的话，树的高度为lgn。同时可以看到，对于大小为n的堆，n/2为该堆的第一个叶子节点。
Matlab中NSGA2算法求解多目标优化问题的实践
在多目标优化领域，NSGA2（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，非支配排序遗传算法II）是一种广泛认可的算法，专门用于解决同时存在多个对立目标的优化问题。NSGA2算法通过模拟自然选择和遗传机制，对多个...
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