【GEO】金鹰优化算法(Golden eagle optimizer, GEO)理论分析与matlab性能仿真

最新推荐文章于 2025-02-14 15:27:48 发布
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分类专栏： 01.仿生优化算法matlab仿真 文章标签： matlab 金鹰优化 GEO
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本文介绍了金鹰优化算法(GEO)的基本理论，包括探索和开发两个阶段，并提供了MATLAB实现的详细步骤。通过测试CEC2017中的多个函数，验证了GEO算法的有效性和性能。

目录

一、​​​​​​​GEO金鹰优化理论简介

二、使用matlab实现GEO优化算法 

三、测试CEC2017中F1~F5，F11~F15

一、​​​​​​​GEO金鹰优化理论简介

        Mohammadi-Balani等人于2021年提出的金鹰优化算法(Golden Eagle Optimizer, GEO)，是一种受鹰群捕猎行为启发的优化算法，通过调整攻击系数和巡航系数的值来完成从探索到开发的过渡。金鹰算法作为一个优秀进化算法已成功优化许多工程问题，在算法迭代前首先会生成一个随机解 X∈(x1,x2,...,xn) ，之后算法将根据金鹰捕猎时的飞行方式，进行巡航和攻击。

探索阶段

      金鹰围捕猎物时的巡航即算法的探索阶段，通过巡航向量在超平面内完成搜索空间的探索过程，其公式如下所示：

开发阶段

相较于探索阶段，金鹰开发阶段的位置更新则只与猎物的位置有关，其公式为:

 

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【优化算法】自适应策略的混合鲸鱼优化算法（HWBOA）【含Matlab源码 1822期】
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03-26 1876
Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper) 设定适应度函数。[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除。点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。，凭支付凭证，私信博主，可免费获得。
金鹰优化算法 Matlab 实现
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07-09 201
在初始化阶段，随机生成一定数量的鹰个体，并按照一定规则初始化个体的位置和速度。在个体行为阶段，根据个体的位置和速度计算其适应度函数值，并更新其位置和速度。在更新阶段，根据当前种群中的个体状态和迭代次数，更新每个个体的位置和速度。例如，当鹰在空中寻找猎物时，它会利用自身视力敏锐的特点，高空盘旋，寻找猎物的位置；在 Matlab 中，可以利用函数句柄定义适应度函数，并使用 arrayfun 函数计算所有个体的适应度函数值。最后，我们需要重新计算每个个体的适应度函数值，并更新个体的最优和全局最优解。
【优化算法】金鹰优化算法（GEO）【含Matlab源码 187期】.zip
10-11
完整代码，可直接运行
金鹰优化器工具箱：金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面-matlab开发
05-31
金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面 原论文： https : //doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本： https : //www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 电子邮件：geo.algorithm@gmail.com
【优化求解】基于金鹰算法GEO解最优目标matlab源码
qq_59747472的博客
10-25 577
​1 简介 本文提出了一种基于自然启发的群体求解全局优化问题的元启发式算法——金鹰优化器( Golden Eagle Optimizationr，GEO )。GEO的核心灵感是金鹰在其螺旋轨迹的不同阶段调谐速度的智能，用于狩猎。它们在狩猎的初始阶段表现出更多的巡游和寻找猎物的倾向，在最后阶段表现出更多的攻击倾向。一只金鹰调整这两个组件，以在可行的区域以最短的时间捕获最好的猎物。这种行为通过数学建模来突出对全局优化方法的探索和利用。利用33个基准测试函数和一个可扩展性测试对本文算法的性能进行了测试和确认。将
智能优化算法：金鹰优化算法-附代码
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智能优化算法：金鹰优化算法 文章目录智能优化算法：金鹰优化算法1.算法原理1.1 猎物选择1.2 攻击行为1.3 巡航行为1.4 移动到新的位置2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码 摘要：金鹰优化算法（Golden Eagle Optimizer，GEO）是于2020年提出的新型智能优化算法，具有收敛速度快，寻优能力强的特点。 1.算法原理 GEO灵感来自于金鹰的智慧，它们在螺旋轨迹的不同阶段调整速度，进行狩猎。在狩猎的初期，它们表现出更多的巡游和寻找猎物的倾向，在最后阶段，它们表现出更多的攻击倾向
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在本文中，我们将深入探讨Matlab中的一个智能优化算法——金鹰算法（Golden Eagle Optimizer，简称GEO），以及如何利用它解决单目标优化问题。Matlab作为一个强大的数学计算环境，提供了丰富的工具箱来实现各种优化...
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2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
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2.内容：【含操作视频】GWO灰狼优化算法的MATLAB仿真,对比GWO,AGWO,CGWO.ACGWO等 输出四个算法的优化收敛曲线，并放在一起进行收敛性对比。 3.用处：用于GWO灰狼优化算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习...
基于双学习策略的金鹰优化算法
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文章目录一、理论基础1、金鹰优化算法2、基于双学习策略的金鹰优化算法（1）个体示例学习（2）镜面反射学习（3）GEO-DLS算法伪代码二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础 1、金鹰优化算法 请参考这里。 2、基于双学习策略的金鹰优化算法 为了提高GEO的搜索性能，本节介绍了如何改进GEO。原始的GEO算法无法在探索阶段和开发阶段之间实现良好的平衡。该算法通过引入个体示例学习策略和镜面反射学习策略来改善这种平衡。 （1）个体示例学习 为了使GEO的搜索朝着一个好的方向发展，同时提高GEO的搜索能力
基于MOGEO多目标金鹰优化算法的matlab仿真,测试23个标准目标函数+含代码操作演示视频
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基于MOGEO多目标金鹰优化算法的matlab仿真,测试23个标准目标函数+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
金鹰优化算法，附MATLAB代码，直接复制
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07-01 637
金鹰优化算法（golden eagle optimizer, GEO）是于2020年提出的新型智能优化算法，该算法建立于金鹰个体 捕食过程中的巡航和攻击行为之上，通过平衡两者关系，帮助函数寻找最优值，已经在许多方面得到了应用。关于金鹰算法的原理本篇文章就不再细讲，作者采用金鹰算法在CEC2005函数上进行测试，结果如下：金鹰算法的核心代码如下：function[x,fval,Convergenc...
多目标优化算法：多目标金鹰优化算法MOGEO（提供MATLAB代码）
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一、金鹰优化算法GEO 金鹰优化算法（Golden eagle optimizer，GEO）由Abdolkarim 等人于2021年提出，该算法模拟了金鹰狩猎行为，具有收敛速度快，寻优能力强的特点。 GEO原理参考博客： GEO算法原理 二、多目标金鹰优化算法MOGEO MOGEO原理参考文献： Mohammadi-Balani A , MD Nayeri, Azar A , et al. Golden Eagle Optimizer: A nature-inspired metaheuristic
金鹰优化算法：一种自然启发的元启发式算法【免费获取Matlab代码】
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08-31 1277
巡航行为则基于攻击向量计算得出，巡航向量是一个切向量，位于与攻击向量垂直的圆的切线超平面内。这个巡航向量不仅代表金鹰的位置变化，也反映了金鹰相对于猎物的线速度。GEO的核心灵感来源于金鹰在狩猎螺旋轨迹的不同阶段调整速度行为。在狩猎的初期阶段，它们更倾向于巡游和搜索猎物，在最后阶段则更倾向于攻击。金鹰在狩猎飞行的初始阶段表现出更高的巡航倾向，在最后阶段表现出更高的攻击倾向。其中，攻击系数pa，巡航系数pc调整了金鹰攻击和巡航的影响。
【智能算法应用】北方苍鹰算法求解二维栅格路径规划问题
Logic_9527的博客
05-18 1667
1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D].江西理工大学,2023.求解二维路径规划问题时，一般采用八领域搜索。
基于金鹰算法解单目标优化问题（GoldenEagleOptimizer，GEO)附matlab代码
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07-13 297
基于金鹰算法解单目标优化问题（GoldenEagleOptimizer，GEO）是一种基于自然界中金鹰觅食行为特点和优化算法的单目标优化方法。该算法通过模拟金鹰的觅食行为来搜索问题的最优解。以下是GEO算法的基本步骤：问题建模：将单目标优化问题转化为一个数学模型。定义目标函数和约束条件，目标函数可以是需要最小化或最大化的目标指标。随机初始化种群：随机生成一组初始解作为种群，每个解表示问题的一个候选解。金鹰觅食行为：根据金鹰的觅食行为，对种群中的每个个体进行评估，并选择适应度值较高的个体作为“猎物”
金鹰优化算法的理论分析与MATLAB性能仿真
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09-16 213
在本文中，我们将对金鹰优化算法的理论进行分析，并使用MATLAB进行性能仿真。通过对其理论进行分析并使用MATLAB进行性能仿真，我们可以评估算法在不同问题上的表现，并进行必要的调整和优化。对于每个鹰，根据其当前位置和其他鹰的位置计算新的位置。这里采用的是鹰的位置更新公式，以模拟鹰之间的相互作用和竞争。适应度函数是根据问题的特定要求确定的，可以是目标函数的值或其他问题相关的度量。首先，随机生成一组鹰的初始位置，这些位置代表了解空间中的潜在解。比较每个鹰的适应度值，将最优解更新为具有最佳适应度的鹰的位置。
【多目标优化求解】基于matlab金鹰算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 188期】
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02-01 1254
本文介绍了一种基于自然启发的基于群体的元启发式算法来求解全局优化问题，称为金鹰优化器（GEO）。GEO的核心灵感来源于金雕在其螺旋轨迹的不同阶段调节速度以进行狩猎的智能。它们在狩猎的最初阶段表现出更大的游动和搜索猎物的倾向，在最后阶段更倾向于攻击。金鹰通过调整这两个组成部分，在可行区域内以最短的时间捕捉到可能的最佳猎物。这种行为被数学建模，以突出对全局优化方法的探索和开发。通过33个基准测试函数和可扩展性测试，验证了该算法的性能。结果表明，GEO算法能有效地找到全局最优解，避免局部最优解。
【gwo】灰狼优化算法(grey wolf optimizer, gwo)理论分析与matlab性能仿真,使用ce
09-21
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种基于灰狼行为的群体智能算法，模拟了灰狼群体中的社会行为和等级结构来解决优化问题。GWO主要通过模拟灰狼的寻食行为来搜索最优解。该算法的理论分析和MATLAB性能仿真可以帮助我们更好地理解和利用GWO算法。 首先，进行GWO算法的理论分析时，可以研究其优势和局限性。该算法的优势在于简单易实现、收敛速度快、适用范围广等。然而，GWO也存在一些局限性，如对问题复杂性较高的优化问题处理能力较弱等。通过理论分析，我们可以对算法的特点进行深入探讨，从而更好地理解其适用范围以及优化策略。 其次，进行MATLAB性能仿真时，可以利用MATLAB的编程环境实现GWO算法并进行模拟实验。可以通过随机生成测试函数，例如Sphere、Rosenbrock等，并设置不同的参数进行性能评估。通过比较不同参数设置下的收敛速度、最优解搜索能力等性能指标来评估GWO算法的性能。此外，还可以与其他优化算法进行对比实验，从而得出GWO算法在特定问题上的优势和劣势。 最后，使用改进的CE方法（Consensus Evolutionary, 共识进化）对GWO进行性能分析和实验。CE方法可以用来改进算法的搜索能力和解决局部最优等问题。通过结合CE方法与GWO算法，可以进一步改进GWO算法的性能，并将其应用于更复杂的优化问题中。 综上所述，通过理论分析和MATLAB性能仿真，我们可以更深入地了解和评估GWO算法在解决优化问题中的性能表现。同时，结合改进的CE方法，可以进一步提升GWO算法的性能和适用范围。
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