【最新智能优化算法】贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）求解23个经典函数测试集MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-12-06 19:58:06 发布

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🔥 内容介绍

在自然界和人类社会中，竞争与适应是永恒的主题。2024 年，Hamed Nozari 与 Hossein Abdi 从抵抗变化的竞争个体行为中获得灵感，提出了一种新型受生物启发的元启发式算法 —— 贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）。这种算法如同一位深谙生存之道的智者，在复杂的优化问题中展现出独特的解决能力，为传统优化算法面临的难题带来了新的突破方向。

灵感源泉：竞争个体的抵抗与适应

要理解 GMOA 算法，我们首先得把目光投向那些在竞争中不断适应环境的个体。在现实生活中，当面临变化时，很多个体并不会轻易放弃现有的状态，而是会表现出一定的抵抗性。比如在市场竞争中，一家老牌企业面对新兴商业模式的冲击，不会立刻全盘否定自己的经营模式，而是会先尝试在原有基础上进行调整和抵抗，只有当抵抗无效时，才会考虑彻底改变。

GMOA 算法正是模拟了这种行为。它将优化问题中的每个可能解看作一个 “竞争个体”，这些个体在不断变化的环境（即算法的搜索空间）中，通过抵抗不必要的变化和适时的调整，来寻找最优的解决方案。这种对人类竞争行为的精妙模拟，使得 GMOA 算法在处理复杂优化问题时具有了独特的优势。

核心机制：GMOA 的两大 “独门秘籍”

GMOA 算法之所以能在众多优化算法中脱颖而出，关键在于它引入了两个独特的机制，如同为算法装上了 “双引擎”，推动其高效地在解空间中搜索。

MMO 抵抗机制：防止过早替换解

在传统的优化算法中，常常会出现这样的问题：当一个新的解出现时，即使这个新解只是略优于当前解，算法也可能会立刻用新解替换当前解。这种做法看似高效，却很容易导致 “过早替换”，使得一些有潜力但暂时表现不佳的解被淘汰，进而影响算法的搜索效果。

而 GMOA 算法的 MMO 抵抗机制则很好地解决了这个问题。它就像一个谨慎的决策者，不会轻易被眼前的小利益所诱惑。当一个新解出现时，该机制会对新解和当前解进行全面的评估。只有当新解的优势足够明显，能够带来显著的改进时，才会允许替换当前解；否则，就会保持当前解不变。这种抵抗机制有效地防止了过早替换解的情况发生，让那些有潜力的解能够有更多的机会发展和进化。

周期性寄生虫清除机制：促进多样性并避免停滞

在优化算法的搜索过程中，另一个常见的问题是 “缺乏多样性”。随着算法的迭代，解可能会逐渐聚集在某个局部最优区域，导致算法陷入停滞，无法找到全局最优解。这就好比一群人在迷宫中寻找出口，大家都挤在一条看似有希望的小路上，却忽略了其他可能通往出口的道路。

GMOA 算法的周期性寄生虫清除机制就是为了打破这种僵局而设计的。这里的 “寄生虫” 指的是那些在搜索过程中逐渐失去活力、对算法搜索贡献甚微的解。该机制会定期对这些 “寄生虫” 进行清除，为新的解腾出空间。通过这种方式，算法能够不断引入新的可能性，增加解的多样性，避免搜索过程陷入停滞。就像在生态系统中，定期清除衰败的生物，能为新的生命提供生长的空间，保持生态系统的活力一样。