【最新算法】人工兔优化：一种解决工程优化问题的新型生物启发元启发算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文提出了一种新型生物启发元启发算法 —— 人工兔优化算法（Artificial Rabbits Optimization, ARO），并对其进行了全面测试。ARO 算法的灵感来源于自然界中兔子的生存策略，包括绕道觅食和随机躲藏。绕道觅食策略促使兔子去吃其他兔子巢穴附近的草，以防止自己的巢穴被天敌发现；随机躲藏策略使兔子能够从自己挖掘的洞穴中随机选择一个进行藏身，从而降低被敌人捕获的可能性。此外，兔子的能量收缩会导致其从绕道觅食策略转变为随机躲藏策略。本研究对这些生存策略进行了数学建模，以开发一种新的优化器。通过求解 31 个基准函数和 5 个工程问题，并与其他知名优化器进行比较，验证了 ARO 算法的有效性。结果表明，在解决基准函数和工程问题方面，ARO 算法通常优于所测试的其他竞争算法。ARO 算法还被应用于滚动轴承的故障诊断，开发了由 ARO 优化的反向传播（BP）网络。

关键词

人工兔优化算法；元启发算法；工程优化；生存策略

一、引言

在过去的几十年里，元启发算法在处理各种工程领域中具有挑战性的优化问题时越来越受欢迎。这是因为这些技术比传统数值方法更经济、高效。元启发算法的优点体现在多个方面。首先是它们的随机性，这可以确保成功避免局部极值并探索搜索空间。其次是黑箱概念，即只需使用所考虑问题的输入和输出，而无需梯度信息。此外，元启发算法易于实现，其数学模型简单。凭借这些优点，元启发算法特别适合处理文献中的非线性、高维和多模态问题。一个成功的算法应该能够在探索和开发步骤之间保持适当的平衡，这可以减轻局部极值停滞和过早收敛的问题。

尽管存在许多知名的优化算法及其改进版本，但为什么仍然需要新的优化器呢？首先，根据优化的无免费午餐定理，没有一种算法可以在所有问题上都表现最佳。其次，随着工程问题变得越来越复杂，现有的算法可能无法满足实际需求。例如，在一些高维、非线性且具有多个局部最优解的问题中，传统算法可能会陷入局部最优，无法找到全局最优解。因此，开发新的优化算法具有重要的理论和实际意义。

受自然界中生物行为的启发，研究人员提出了许多生物启发的元启发算法，如粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）、蚁群优化算法（ACO）等。这些算法通过模拟生物的群体行为或个体行为来搜索最优解，并在各种领域取得了成功应用。本文受兔子在自然界中的生存策略启发，提出了一种新的生物启发元启发算法 —— 人工兔优化算法（ARO）。

二、人工兔优化算法（ARO）原理

2.1 兔子的生存策略

在自然界中，兔子为了生存和繁衍，发展出了一系列有效的生存策略。其中，绕道觅食和随机躲藏是两种重要的策略。

1. 绕道觅食：兔子在觅食时，通常不会在自己巢穴附近过度觅食，而是选择去其他兔子巢穴附近吃草。这样做的好处是可以防止自己的巢穴因频繁觅食而被天敌发现。同时，不同区域的食物资源可能存在差异，绕道觅食也有助于兔子获取更丰富的食物。

1. 随机躲藏：为了躲避天敌的追捕，兔子会在自己的巢穴周围挖掘多个洞穴。当感觉到危险时，兔子会随机选择一个洞穴进行躲藏。这种随机选择的方式增加了天敌找到兔子的难度，从而提高了兔子的生存几率。

三、ARO 算法性能测试

四、ARO 算法在工程问题中的应用

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李丽香.一种新的基于蚂蚁混沌行为的群智能优化算法及其应用研究[D].北京邮电大学,2006.DOI:CNKI:CDMD:1.2006.135596.

[2] 任燕芝.改进的粒子群算法及其工程应用研究[D].西安电子科技大学[2025-09-13].DOI:CNKI:CDMD:2.1019.004041.

[3] 黄孔亮,雍正正.一种求解作业车间调度问题的协同进化算法[J].深圳大学学报：理工版, 2004, 21(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1000-2618.2004.03.009.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈图像处理方面

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