基于胡桃夹子优化算法 (NOA)求解单目标优化问题附matlab代码

文章介绍了胡桃夹子优化算法(NOA),一种在Matlab中实现的自然启发式算法,该算法在多个测试函数和工程问题上表现出色,优于其他优化算法。作者提供了NOA的源代码示例,并展示了其在不同测试函数上的收敛曲线。

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⛄ 内容介绍

胡桃夹子优化算法 (NOA) 是一种受自然启发的算法,可模拟胡桃夹子鸟在两个不同时期的不同行为。NOA 针对二十九个测试函数、CEC-2014、CEC-2017 和 CEC-2020 以及五个实际工程设计问题进行了评估。将 NOA 与三类现有优化算法进行比较:(1) SMA、GBO、EO、RUN、AVOA、RFO 和 GTO 作为最近发布的算法,(2) SSA、WOA 和 GWO 作为高引用算法,以及(3) AL-SHADE、L-SHADE、LSHADE-cnEpSin 和 LSHADE-SPACMA 作为高性能优化器和 CEC 竞赛的获胜者。与 LSHADE-cnEpSin 和 LSHADE-SPACMA 作为性能最佳的优化器和 CEC-2017 的获胜者相比,NOA 在所有方法中排名第一并表现出优异的结果,

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%

%  Nutcracker Optimization Algorithm (NOA) source codes demo 1.0               %

%                                                                         %

%  Developed in MATLAB R2019A                                      %

%                                                                         %

%  Author and programmer: Reda Mohamed (E-mail: redamoh@zu.edu.eg) & Mohamed Abdel-Basset (E-mail: mohamedbasset@ieee.org)                              %

%                                                                         %

%   Main paper: Abdel-Basset, M., Mohamed, R.                                    %

%               Nutcracker optimizer,                         %

%               Knowledge-Based Systems, in press,              %

%               DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.110248   %

%                                                                         %

%_________________________________________________________________________%

clear all

clc

SearchAgents_no=25; % Number of search agents

Max_iteration=400; % Maximum number of Function evaluations

RUN_NO=2; %% Number of independent runs

for i=1:23 %% Test functions

  for j=1:RUN_NO

   [lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(i);

   [Best_score,Best_pos,Convergence_curve]=NOA(SearchAgents_no,Max_iteration,ub,lb,dim,fobj);

   fitness(1,j)=Best_score;

  end

  fprintf(['Function_ID\t',num2str(i),'\tAverage Fitness:',num2str(mean(fitness(1,:)),20),'\n']);

  %% Drawing Convergence Curve %%

  figure(i)

  subplot(1,2,1);

func_plot(strcat('F',num2str(i)));

title('Parameter space')

xlabel('x_1');

ylabel('x_2');

zlabel([strcat('F',num2str(i)),'( x_1 , x_2 )'])

subplot(1,2,2);

  h=semilogy(Convergence_curve,'LineWidth',2,'Color','r');

%   h.MarkerIndices = 1000:1000:Max_iteration;

  xlabel('Iteration');

  ylabel('Best Fitness obtained so-far');

  axis tight

  grid off

  box on

  legend({'NOA'});

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

Main paper: Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M., & Abouhawwash, M. (2023). Nutcracker optimizer: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization and engineering design problems. Knowledge-Based Systems, 110248, DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.110248

⛳️ 完整代码

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<think>嗯,用户问的是关于胡桃夹子优化算法的Python实现或解释。首先,我需要确认这个算法是否存在,因为可能用户记错了名字或者这是一个比较新的或者不太常见的算法。 首先,我应该回忆常见的优化算法,比如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等,有没有别称或者类似胡桃夹子的名称。比如,Walnut Cracker Optimization Algorithm听起来像是启发式算法,可能模仿胡桃夹子的行为来解决问题。不过,在我的知识库中并没有这个算法的记录。可能需要进一步验证。 接下来,检查是否有相关的学术论文或者技术文章提到过这个算法。用户可能从某篇论文或者博客中看到,但可能名称翻译或拼写有误。例如,是否应该是“Nutcracker Optimization Algorithm”或者其他变体?或者是否与胡桃夹子故事中的某些元素相关,比如分拣、压力测试等? 如果确认没有这个算法,可能需要考虑用户是否混淆了名称。比如,是否用户想了解的是其他优化算法,比如模拟退火、遗传算法等,或者是某种特定应用中的优化方法,比如路径优化、资源分配等? 另外,用户提到参考了站内引用中关于os.makedirs的用法,可能用户在处理文件路径时遇到了问题,但问题本身是关于优化算法的。需要区分这两部分内容,确保回答聚焦在优化算法上,同时如果需要处理文件路径,可以结合示例代码说明。 考虑到用户可能需要的是启发式算法的实现,即使Walnut Cracker算法不存在,可以提供类似的优化算法示例,并建议用户核实名称或提供更多背景信息。同时,生成相关问题帮助用户进一步探索可能的正确算法或相关主题。 最后,确保回答结构清晰,语法正确,使用中文,并且按照要求使用行内和独立公式的LaTeX格式,尽管在这个问题中可能用不到数学表达式,但如果有相关算法的公式,需要正确应用格式。</think>关于胡桃夹子优化算法(Walnut Cracker Optimization Algorithm),目前未见广泛认可的公开文献或标准实现[^1]。可能的情况包括:名称混淆(如与"Nutcracker"相关的其他算法)、特定领域未公开的研究,或新兴算法的暂定名称。以下是基于启发式算法通用框架的推测性分析: ### 启发式算法通用Python实现框架 ```python import numpy as np def heuristic_optimization(objective_func, dim=2, max_iter=100): population = np.random.uniform(-10, 10, (50, dim)) # 初始化种群 best_solution = None best_fitness = float('inf') for _ in range(max_iter): fitness = [objective_func(ind) for ind in population] # 假设包含类似"夹碎外壳"的探索策略 new_population = [] for i in range(len(population)): # 随机扰动与选择机制 candidate = population[i] + np.random.normal(0, 1, dim) if objective_func(candidate) < fitness[i]: new_population.append(candidate) else: new_population.append(population[i]) population = np.array(new_population) # 更新全局最优 current_best = np.min(fitness) if current_best < best_fitness: best_fitness = current_best best_solution = population[np.argmin(fitness)] return best_solution, best_fitness # 示例测试函数 def sphere(x): return sum(x**2) solution, fitness = heuristic_optimization(sphere) print(f"最优解:{solution}, 最优值:{fitness}") ``` ### 算法特征推测 若算法名称源于"胡桃夹子"的物理特性,可能包含以下特性: 1. **分阶段探索策略**:模拟夹碎外壳(全局搜索)与提取果仁(局部优化) 2. **压力传递机制**:通过粒子间相互作用传递优化信息 3. **能量释放模型**:类似模拟退火的温度衰减策略 ### 验证建议 1. 检查算法名称拼写(如是否应为Nutcracker Optimization) 2. 追溯参考文献来源(会议论文/期刊名称) 3. 联系原作者获取技术细节
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