【智能优化算法】进化场优化EFO附matlab代码

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🔥 内容介绍

智能优化算法一直是人工智能领域的热门话题。随着技术的不断发展，各种智能优化算法也层出不穷。其中，进化场优化(Evolutionary Field Optimization, EFO)算法作为一种新兴的智能优化算法，备受关注。

EFO算法是一种基于进化计算的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程，通过不断地迭代优化个体来寻找最优解。与传统的优化算法相比，EFO算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度，能够有效地解决复杂的优化问题。

EFO算法的核心思想是构建一个进化场，个体在这个场中不断演化和优化。进化场是一个多维空间，每个维度代表一个优化变量，个体在进化场中的位置代表了其适应度。通过不断地调整个体在进化场中的位置，最终找到最优解。

EFO算法具有以下几个特点：

1. 多种进化策略：EFO算法集成了多种进化策略，包括自然选择、交叉和变异等，能够更好地保持种群的多样性，避免陷入局部最优解。

2. 自适应性：EFO算法能够自适应地调整进化场的形状和大小，根据问题的复杂程度和种群的分布情况，动态地调整进化场的参数，提高了算法的鲁棒性和收敛速度。

3. 高效性：EFO算法采用并行计算的方式，能够有效地利用计算资源，加速优化过程，提高了算法的效率和实用性。

EFO算法在许多领域都取得了显著的成果，包括工程优化、机器学习、数据挖掘等。在工程优化领域，EFO算法能够有效地解决复杂的设计和调度问题；在机器学习和数据挖掘领域，EFO算法能够提高模型的泛化能力和预测精度。

总的来说，EFO算法作为一种新兴的智能优化算法，具有很大的发展潜力。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，相信EFO算法将在未来发挥越来越重要的作用，为各行各业的优化问题提供更加有效的解决方案。

​📣 部分代码

% *************************************************************% Evolutionary Field Optimization (EFO):% Citation: Alagoz BB, Simsek OI, Ari D, Tepljakov A, Petlenkov E, Alimohammadi H.% An Evolutionary Field Theorem: Evolutionary Field Optimization in Training % of Power-Weighted Multiplicative Neurons for Nitrogen Oxides-Sensitive % Electronic Nose Applications. Sensors. 2022; 22(10):3836. % https://doi.org/10.3390/s22103836% *************************************************************%% Configuration of optimization problem% Objective functionclcclear allclose allfobj = @(C) SquareError(C); % Number of optimization parametersdim = 30;% Lower boundaries of optimization parameters MinValue=-100;lb = MinValue*ones(1,dim);% Upper boundaries of optimization parameters MaxValue=100;ub = MaxValue*ones(1,dim);%% Configuration of EFO% Maximum Number of IterationsMaxIterationNum = 100;% Population SizeSearchAgentsNum = 20;         % Crossover coefficient.c1=0.26;% Mutation coefficient.c2=1.26;%Absolute scattering size coefficientPout=0.31;%Message flag.(0:stop messages. 1:Enables messages from optimization)1MesFlag=1; %% Calling EFOfprintf('EFO is starting.... \n');%[Best_score,Best_pos,GWO_cg_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);[BestSol BestCost BestCostHist]=EFO(fobj,dim,lb,ub,SearchAgentsNum,MaxIterationNum,c1,c2,Pout,MesFlag);​%% Results from EFOfprintf('Best Solution Vector: \n');disp(BestSol);fprintf('Best Cost: %d \n',BestCost);​figure(1)semilogy(BestCostHist,'LineWidth', 2)xlabel('Iteration')ylabel('Square Error')grid

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

Citation: Alagoz BB, Simsek OI, Ari D, Tepljakov A, Petlenkov E, Alimohammadi H. An Evolutionary Field Theorem: Evolutionary Field Optimization in Training of Power-Weighted Multiplicative Neurons for Nitrogen Oxides-Sensitive Electronic Nose Applications. Sensors. 2022; 22(10):3836. https://doi.org/10.3390/s22103836

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合