【智能优化算法】鹰优化算法混合非洲秃鹫优化算法IHAOAVOA附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在智能优化算法不断发展的当下，单一算法在复杂优化问题前逐渐显露出局限性。为了突破这一困境，研究人员开始探索算法融合的可能性，通过将不同算法的优势相结合，以获得更高效、更强大的优化能力。鹰优化算法（Eagle Optimization Algorithm，EOA）和非洲秃鹫优化算法（African Vulture Optimization Algorithm，AVOA）都是近年来备受关注的智能优化算法，将它们进行混合形成的 IHAOAVOA（Integrated Hybrid Algorithm of Eagle Optimization Algorithm and African Vulture Optimization Algorithm），为解决复杂优化问题提供了全新的思路。

鹰优化算法与非洲秃鹫优化算法原理概述

鹰优化算法（EOA）

鹰优化算法的灵感来源于鹰在自然界中的狩猎行为。鹰在狩猎时，会在高空中进行大范围的搜索，凭借敏锐的视觉寻找潜在猎物。当发现猎物后，鹰会迅速调整姿态，以极快的速度俯冲而下，精准捕获猎物。在 EOA 中，将待求解问题的解空间视为鹰的狩猎区域，每一个可能的解都对应一只 “鹰”。算法通过模拟鹰的搜索、发现和捕获过程，不断调整解的位置，逐步逼近最优解。在搜索阶段，鹰在较大范围内随机探索，以发现潜在的优质区域；在俯冲阶段，则根据当前解的质量，快速向更优解的方向移动 ，通过不断迭代更新解的位置，实现对最优解的搜索。

非洲秃鹫优化算法（AVOA）

非洲秃鹫优化算法是模拟非洲秃鹫的群体觅食行为而提出的。非洲秃鹫在觅食时，群体成员之间会相互协作、信息共享。它们会在一定区域内搜索食物源，当某只秃鹫发现食物后，会通过特定的行为信号通知其他同伴，随后群体共同前往食物源，同时在觅食过程中还会根据食物源的情况和环境变化调整觅食策略。在 AVOA 中，将优化问题的候选解看作是秃鹫个体，整个种群通过不断交换信息、调整位置，寻找最优解。算法通过模拟秃鹫的觅食搜索、信息共享以及位置更新等行为，在解空间中进行搜索，利用群体的力量不断探索更优解，在全局搜索和局部开发方面都有一定的能力。

IHAOAVOA 混合策略与算法流程

混合策略

IHAOAVOA 的核心在于将鹰优化算法和非洲秃鹫优化算法的优势相结合。在算法初期，利用非洲秃鹫优化算法的群体协作和信息共享机制，让种群在解空间中进行大范围的快速搜索，充分发挥其全局搜索能力，迅速发现潜在的优质区域，避免算法过早陷入局部最优解。随着算法的推进，当接近最优解所在区域时，引入鹰优化算法强大的局部搜索能力，模拟鹰精准俯冲捕获猎物的行为，对潜在的最优解进行精细化搜索和调整，提高解的质量和精度 ，从而实现对最优解的高效搜索。

算法流程

1. 初始化种群：在给定的解空间内，随机生成一定数量的个体，组成初始种群，这些个体代表了问题的初始候选解。同时，设定算法的各项参数，如最大迭代次数、种群规模等。

1. 评估适应度：根据具体的优化问题，确定适应度函数，计算初始种群中每个个体的适应度值，以此衡量个体解的优劣程度。

1. 执行 AVOA 阶段：按照非洲秃鹫优化算法的规则，进行若干次迭代。在每次迭代中，种群中的个体根据信息共享机制，相互学习、调整位置，在解空间中进行全局搜索，探索潜在的优质区域，更新个体的位置和适应度值。

1. 切换至 EOA 阶段：当 AVOA 阶段达到一定的迭代次数或满足特定条件后，算法切换到鹰优化算法阶段。在 EOA 阶段，利用鹰优化算法的俯冲机制，对之前 AVOA 阶段发现的潜在优质区域内的个体进行局部搜索，进一步调整个体的位置，提升解的精度。

1. 重复迭代：不断重复 AVOA 阶段和 EOA 阶段的操作，直至达到预先设定的最大迭代次数或满足终止条件。

1. 输出结果：当算法停止时，输出当前种群中适应度值最优的个体，将其作为问题的近似最优解。

IHAOAVOA 的实验验证与性能分析

实验设计

为了验证 IHAOAVOA 的有效性和优越性，选取一系列标准测试函数，包括单峰函数、多峰函数和固定维度函数等，这些函数具有不同的特性和复杂度，能够全面评估算法的性能。同时，将 IHAOAVOA 与单一的鹰优化算法、非洲秃鹫优化算法，以及其他常见的智能优化算法（如粒子群优化算法 PSO、遗传算法 GA 等）进行对比实验。在实验过程中，保持相同的实验环境和参数设置，每个算法在每个测试函数上独立运行多次，记录每次运行的结果。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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