智能优化算法---淘金优化算法Gold Rush Optimizer (GRO)附matlab实现

最新推荐文章于 2024-12-14 13:59:09 发布

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文章介绍了GoldRushOptimizer，一种源自淘金过程的全局优化算法，用于寻找最优解。它通过模拟淘金者的试错策略，具有高效率和鲁棒性，广泛应用于工程、经济等领域。尽管存在计算复杂性和参数敏感性，该算法展示了其在优化问题中的潜力.

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🔥 内容介绍

淘金优化算法（Gold Rush Optimizer）是一种新兴的优化算法，它模拟了淘金的过程，通过模拟淘金者在河床上寻找黄金的方式来寻找最优解。这种算法的灵感来源于淘金热时期，淘金者们在河床上寻找黄金的过程，他们会不断地尝试不同的位置和方法，以寻找最佳的黄金矿脉。Gold Rush Optimizer算法也是基于这种思想，通过模拟淘金者在河床上寻找黄金的方式来寻找最优解。

Gold Rush Optimizer算法的核心思想是通过不断地试错和优化，来寻找最优解。它模拟了淘金者在河床上不断地挖掘和筛选沙砾的过程，通过不断地迭代和优化，来寻找最佳的黄金矿脉。这种算法的优点是可以应用于各种优化问题，包括工程优化、经济优化、生产优化等各个领域。它的灵活性和高效性使得它成为了一种强大的优化工具。

与传统的优化算法相比，Gold Rush Optimizer算法具有许多优势。首先，它是一种全局优化算法，可以找到全局最优解而不是局部最优解。其次，它具有较高的收敛速度和搜索效率，能够在较短的时间内找到较好的解决方案。另外，它还具有较强的鲁棒性和适应性，可以适用于各种不同类型的优化问题。

然而，Gold Rush Optimizer算法也存在一些局限性。首先，它需要大量的迭代和计算，因此在处理大规模问题时可能会耗费较长的时间。其次，它对初始值和参数的选择较为敏感，需要一定的经验和调试才能获得较好的优化效果。另外，它的理论基础和数学模型还需要进一步完善和深化。

总的来说，淘金优化算法（Gold Rush Optimizer）作为一种新兴的优化算法，具有许多优势和潜力。它的灵感来源于淘金热时期，模拟了淘金者在河床上寻找黄金的过程，通过不断地试错和优化，来寻找最优解。虽然它还存在一些局限性，但随着技术的不断进步和算法的不断完善，相信它将会在各个领域发挥出越来越重要的作用。希望未来能够有更多的研究者和工程师投入到这一领域，共同推动淘金优化算法的发展和应用。

📣 部分代码

function [lowerbound,upperbound,dimension,fitness] = fun_info(F)switch F    case 'F1'        fitness = @F1;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F2'        fitness = @F2;        lowerbound=-10;        upperbound=10;        dimension=30;            case 'F3'        fitness = @F3;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F4'        fitness = @F4;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F5'        fitness = @F5;        lowerbound=-30;        upperbound=30;        dimension=30;            case 'F6'        fitness = @F6;        lowerbound=-100;        upperbound=100;        dimension=30;            case 'F7'        fitness = @F7;        lowerbound=-1.28;        upperbound=1.28;        dimension=30;            case 'F8'        fitness = @F8;        lowerbound=-500;        upperbound=500;        dimension=30;            case 'F9'        fitness = @F9;        lowerbound=-5.12;        upperbound=5.12;        dimension=30;            case 'F10'        fitness = @F10;        lowerbound=-32;        upperbound=32;        dimension=30;            case 'F11'        fitness = @F11;        lowerbound=-600;        upperbound=600;        dimension=30;            case 'F12'        fitness = @F12;        lowerbound=-50;        upperbound=50;        dimension=30;            case 'F13'        fitness = @F13;        lowerbound=-50;        upperbound=50;        dimension=30;            case 'F14'        fitness = @F14;        lowerbound=-65.536;        upperbound=65.536;        dimension=2;            case 'F15'        fitness = @F15;        lowerbound=-5;        upperbound=5;        dimension=4;            case 'F16'        fitness = @F16;        lowerbound=-5;        upperbound=5;        dimension=2;            case 'F17'        fitness = @F17;        lowerbound=[-5,0];        upperbound=[10,15];        dimension=2;            case 'F18'        fitness = @F18;        lowerbound=-2;        upperbound=2;        dimension=2;            case 'F19'        fitness = @F19;        lowerbound=0;        upperbound=1;        dimension=3;            case 'F20'        fitness = @F20;        lowerbound=0;        upperbound=1;        dimension=6;                 case 'F21'        fitness = @F21;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;                case 'F22'        fitness = @F22;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;                case 'F23'        fitness = @F23;        lowerbound=0;        upperbound=10;        dimension=4;            endend% F1function R = F1(x)R=sum(x.^2);end% F2function R = F2(x)R=sum(abs(x))+prod(abs(x));end% F3function R = F3(x)dimension=size(x,2);R=0;for i=1:dimension    R=R+sum(x(1:i))^2;endend% F4function R = F4(x)R=max(abs(x));end% F5function R = F5(x)dimension=size(x,2);R=sum(100*(x(2:dimension)-(x(1:dimension-1).^2)).^2+(x(1:dimension-1)-1).^2);end% F6function R = F6(x)R=sum(abs((x+.5)).^2);end% F7function R = F7(x)dimension=size(x,2);R=sum([1:dimension].*(x.^4))+rand;end% F8function R = F8(x)R=sum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));end% F9function R = F9(x)dimension=size(x,2);R=sum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))+10*dimension;end% F10function R = F10(x)dimension=size(x,2);R=-20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dimension))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dimension)+20+exp(1);end% F11function R = F11(x)dimension=size(x,2);R=sum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dimension])))+1;end% F12function R = F12(x)dimension=size(x,2);R=(pi/dimension)*(10*((sin(pi*(1+(x(1)+1)/4)))^2)+sum((((x(1:dimension-1)+1)./4).^2).*...(1+10.*((sin(pi.*(1+(x(2:dimension)+1)./4)))).^2))+((x(dimension)+1)/4)^2)+sum(Ufun(x,10,100,4));end% F13function R = F13(x)dimension=size(x,2);R=.1*((sin(3*pi*x(1)))^2+sum((x(1:dimension-1)-1).^2.*(1+(sin(3.*pi.*x(2:dimension))).^2))+...((x(dimension)-1)^2)*(1+(sin(2*pi*x(dimension)))^2))+sum(Ufun(x,5,100,4));end% F14function R = F14(x)aS=[-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;,...-32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32];for j=1:25    bS(j)=sum((x'-aS(:,j)).^6);endR=(1/500+sum(1./([1:25]+bS))).^(-1);end% F15function R = F15(x)aK=[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];bK=[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK=1./bK;R=sum((aK-((x(1).*(bK.^2+x(2).*bK))./(bK.^2+x(3).*bK+x(4)))).^2);end% F16function R = F16(x)R=4*(x(1)^2)-2.1*(x(1)^4)+(x(1)^6)/3+x(1)*x(2)-4*(x(2)^2)+4*(x(2)^4);end% F17function R = F17(x)R=(x(2)-(x(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))+5/pi*x(1)-6)^2+10*(1-1/(8*pi))*cos(x(1))+10;end% F18function R = F18(x)R=(1+(x(1)+x(2)+1)^2*(19-14*x(1)+3*(x(1)^2)-14*x(2)+6*x(1)*x(2)+3*x(2)^2))*...    (30+(2*x(1)-3*x(2))^2*(18-32*x(1)+12*(x(1)^2)+48*x(2)-36*x(1)*x(2)+27*(x(2)^2)));end% F19function R = F19(x)aH=[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];R=0;for i=1:4    R=R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend% F20function R = F20(x)aH=[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];cH=[1 1.2 3 3.2];pH=[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;....2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];R=0;for i=1:4    R=R-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend% F21function R = F21(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];R=0;for i=1:5    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend% F22function R = F22(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];R=0;for i=1:7    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endend% F23function R = F23(x)aSH=[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH=[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];R=0;for i=1:10    R=R-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))'+cSH(i))^(-1);endendfunction R=Ufun(x,a,k,m)R=k.*((x-a).^m).*(x>a)+k.*((-x-a).^m).*(x<(-a));end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

K. Zolfi. Gold rush optimizer: A new population-based metaheuristic algorithm. Operations Research and Decisions 2023: 33(1), 113-150. DOI 10.37190/ord230108