【优化算法】田忌赛马优化算法：从古老智慧到现代算法的华丽转身（Matlab实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

“田忌赛马” 的故事家喻户晓，孙膑通过调整马匹出场顺序，以弱胜强。如今，这个古老的智慧策略摇身一变，成为计算机领域的新型优化算法 —— 田忌赛马优化算法（THRO）。它突破传统思维，为解决复杂问题开辟了新路径，在现代科技中展现出独特魅力。

算法灵感：古策略的现代化演绎

THRO 算法的核心，就是将田忌赛马中 “以己之长攻敌之短” 的策略，转化为计算机可执行的逻辑。在算法里，不同的解决方案就像 “马匹”，方案的优劣程度对应 “马的速度”。通过模拟田忌与齐王赛马的过程，算法对不同解决方案进行比较和调整，在不断的 “竞赛” 中，逐步找到最优解，实现问题的优化。

算法原理：模拟赛马的策略博弈

在 THRO 算法中，模拟的 “赛马” 过程包含多种场景和应对策略：

田忌慢马胜齐王慢马：当田忌的最慢马比齐王的慢马还快时，田忌就用这匹慢马出战齐王的慢马，稳拿一分。之后，算法会根据田忌最快的马，以及双方马匹的整体实力情况，来优化田忌的这匹慢马，让它变得更强。同时，齐王的慢马也会尝试追赶，算法同样会更新它的状态。

田忌慢马不敌齐王慢马：要是田忌的慢马比不过齐王的慢马，那就让这匹慢马去对阵齐王的快马，先舍弃这一局。然后，算法会从田忌的马群里随机选一匹马，来改进这匹慢马。而齐王则会根据自己的快马，调整自身快马的状态。

其他场景：在双方慢马实力相当，快马实力有差异的不同情况下，算法也会制定相应策略。比如快马实力强就用快马对战，实力弱就用慢马消耗对方快马，随后根据不同规则对马匹进行更新，以此不断优化解决方案。每一次 “赛马” 结束后，双方的 “马匹” 都会进行 “训练”。通过调整 “训练强度”，让 “马匹” 不断进步，提升整体实力，就像在真实比赛中，马匹通过训练提升速度一样。这样的过程不断重复，算法也在一次次迭代中，越来越接近最优解。

实际应用：多领域的破局利器

THRO 算法在多个领域展现出强大的应用潜力：

资源分配：在云计算领域，服务器资源有限，需要合理分配给不同任务。THRO 算法将任务和服务器资源配置比作 “马匹”，通过模拟竞赛，找到最优的资源分配方案，提高服务器利用率，降低运营成本。

路径规划：智能物流配送中，车辆需要在复杂路网中规划最佳路线。算法把不同路径方案当作 “马匹”，综合考虑路径长度、交通拥堵等因素，通过迭代竞赛，规划出最快配送路径，节省时间和成本。

算法优势：对比传统更胜一筹

与传统优化算法相比，THRO 算法有着显著优势：

种群更新：遗传算法等传统算法，主要通过交叉、变异操作更新解决方案。而 THRO 算法根据不同 “赛马” 场景，灵活调整解决方案，能更好地适应复杂问题。

搜索策略：模拟退火算法通过一定概率接受差的解决方案来避免陷入局部最优。THRO 算法则通过巧妙的 “赛马” 策略，依据方案优劣调整搜索方向，在探索新方案和优化现有方案之间取得更好平衡，搜索效率和精度更高。

未来展望：科技浪潮中的无限可能

随着科技发展，THRO 算法前景广阔。在人工智能领域，它可用于优化深度神经网络参数，提升模型训练效果；在工业制造中，帮助优化生产流程，提高生产效率和产品质量。此外，与量子计算等新兴技术结合，THRO 算法有望突破计算瓶颈，解决更复杂的问题。

从古老的赛马智慧到前沿的优化算法，THRO 算法实现了华丽转身。它不仅为解决复杂问题提供了创新思路，也让我们看到传统文化与现代科技融合的无限可能。期待未来，THRO 算法在更多领域大放异彩，为科技进步注入新动力。

📚2 运行结果

部分代码：

unction [BestX,BestFit,His_BestFit]=THRO(FunIndex,MaxIt,nPop0)

nPop=nPop0/2;
[Low,Up,Dim]=FunRange(FunIndex);
Tianji_PopPos=zeros(nPop,Dim);
Tianji_PopFit=zeros(nPop,1);
King_PopPos=zeros(nPop,Dim);
King_PopFit=zeros(nPop,1);

for i=1:nPop
    Tianji_PopPos(i,:)=Low+rand(1,Dim).*(Up-Low);
    Tianji_PopFit(i)=BenFunctions(Tianji_PopPos(i,:),FunIndex,Dim);
    King_PopPos(i,:)=Low+rand(1,Dim).*(Up-Low);
    King_PopFit(i)=BenFunctions(King_PopPos(i,:),FunIndex,Dim);
end

BestFit=inf;
BestX=[];

for i=1:nPop
    if Tianji_PopFit(i)<=BestFit
        BestFit=Tianji_PopFit(i);
        BestX=Tianji_PopPos(i,:);
    end
end

for i=1:nPop
    if King_PopFit(i)<=BestFit
        BestFit=King_PopFit(i);
        BestX=King_PopPos(i,:);
    end
end

His_BestFit=zeros(MaxIt,1);


for It=1:MaxIt
    Rand_nPop0=randperm(nPop0);
    PopPos=[Tianji_PopPos;King_PopPos];
    PopFit=[Tianji_PopFit;King_PopFit];
    Tianji_PopPos=PopPos(Rand_nPop0(1:nPop),:);
    Tianji_PopFit=PopFit(Rand_nPop0(1:nPop));
    King_PopPos=PopPos(Rand_nPop0(nPop+1:nPop0),:);
    King_PopFit=PopFit(Rand_nPop0(nPop+1:nPop0));