1 简介
供需优化( SDO) 算法是 Zhao 等于 2019 年受经济学供需机制的启发而提出的一种新型元启发式优化算法。该算法在数学上模拟了消费者的需求关系和生产者的供给关系,通过将供求机制之稳定模式和非稳定模式引入到 SDO 算法中,利用两种模式在给定空间中进行局部搜索和全局搜索求解待优化问题。与传统群智能算法相比,SDO 算法收敛速度快、寻优精度高、调节参数少,具有较好的探索和开发能力。




2 部分代码
%--------------------------------------------------------------------------% --------------------------------------------------------------------------clc;clear;close allMaxIteration=500;MarketSize=50;FunIndex=4;Fun_name='F4';[BestX,BestF,HisBestF]=SDO(FunIndex,MaxIteration,MarketSize);display(['F_index=', num2str(FunIndex)]);display(['The best fitness is: ', num2str(BestF)]);%display(['The best solution is: ', num2str(BestX)]);figure('Position',[500 500 660 290])subplot(1,2,1);func_plot(Fun_name);title('Objective space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])subplot(1,2,2);if BestF>0semilogy(HisBestF,'r','LineWidth',2);elseplot(HisBestF,'r','LineWidth',2);endxlabel('Iterations');ylabel('Fitness');title(['F',num2str(FunIndex)]);
3 仿真结果


4 参考文献
博主简介:擅长智能优化算法、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,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
本文介绍了一种新型元启发式优化算法——供需优化(SDO)算法,该算法受经济学供需机制启发,能快速收敛并具有良好的探索与开发能力。文章通过具体代码示例展示了如何使用SDO算法进行优化问题求解,并给出了仿真结果。
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