【优化求解】探路者优化算法matlab源码

摘要：探路者算法(Pathfinder Algorithm, PFA)是 2019年由 Yapici 提出的一种新的元启发式算法 。该算法受群体动物的狩猎行为启发，将种群中的个体分为探路者(领导者)和跟随者；算法的寻优过程模拟了种群寻找食物的探索过程，通过探路者、跟随者二种不同种群角色间的交流来实现优化，同时在进化过程中也加强了种群三代间优良信息的保留；PFA 具有容易理解、实现简单、优化性能较好等优点。

1.算法原理

在探路者算法中，种群中的个体分为探路者(pathfinder)和跟随者(follower members)，它们共同组成种群团队。探路者个体是团队的领导者，指引算法的全局搜索方向，而种群中的跟随者沿着探路者的方向进行移动。种群中个体的移动使其位置向量发生变化，其对应的工件排列也随之改变，即种群的更新。

在种群的更新过程中，探路者是该种群运动方向的探索者，先于跟随者移动，其更新方式如式(1)，(2)：

2.实验结果

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