【智能优化算法】生态周期优化器（ECO）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

生态循环优化器（ECO ）是一种新型自然启发的元神曲算法，灵感来自生态系统中的能量流和材料循环过程。 Eco在解决优化问题的动态过程与生态循环之间进行了类比。为了增强勘探和剥削过程之间的平衡，为三个关键组成部分设计了独特的更新策略：生产者，消费者和分解器，使Eco能够有效地搜索全球Optima。 Eco模拟了生态系统的动态演变，努力稳定和平衡，使其成为解决复杂的全球优化问题的强大工具。

在智能优化算法的大家庭中，从自然现象汲取灵感的算法始终占据重要地位 —— 遗传算法模仿生物进化，粒子群优化借鉴鸟群觅食，而生态周期优化器（Ecosystem Cycles Optimizer，简称 ECO）则将目光投向了地球生态系统的周期性动态平衡。这款算法通过模拟生态系统中 “生产者 - 消费者 - 分解者” 的物质循环、能量流动和种群调控机制，构建出一套高效的全局优化框架。无论是复杂函数的极值求解，还是工程设计的参数优化，ECO 都以其强鲁棒性、快收敛性和对多峰问题的优异处理能力，展现出独特的应用价值。

算法灵感：生态系统的周期性平衡智慧

（一）生态周期的核心要素：物质循环与能量流动

地球生态系统的稳定运行依赖于三大核心角色的协同作用：

• 生产者（如植物）通过光合作用将太阳能转化为化学能，是能量的初始来源；

• 消费者（如动物）通过摄食生产者或其他消费者传递能量，形成食物链层级；

• 分解者（如细菌、真菌）将死亡生物的有机物分解为无机物，回归环境供生产者再利用，完成物质循环。

这种 “生产 - 消费 - 分解 - 再生” 的周期性循环，不仅维持了生态系统的动态平衡，更蕴含着应对环境变化的自适应智慧 —— 当某一环节出现波动（如生产者数量减少），其他环节会通过调节种群规模、能量分配进行补偿，最终恢复系统稳定。ECO 算法正是对这一过程的数学抽象，将优化问题中的 “可行解” 映射为生态系统中的 “种群”，将 “目标函数值” 映射为 “能量水平”，通过模拟生态周期实现对最优解的搜索。

（二）生态适应性的算法映射

生态系统对环境变化的适应性（如干旱时植物根系加深、动物迁徙）为算法的全局搜索能力提供了关键启示。ECO 中，每个解的 “生存能力” 由其适应度（目标函数值）决定，适应度高的解（类似能量充足的生物）拥有更强的繁殖和扩散能力，而适应度低的解（类似能量匮乏的生物）则会被 “分解” 并转化为新的搜索资源。这种机制既保证了算法对优质解区域的深度挖掘，又避免了陷入局部最优（如同生态系统不会因某一物种短期繁荣而失去整体平衡）。

⛳️ 运行结果

🔗 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

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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🌈 车间调度

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