本文介绍了TikiTakaAlgorithm，一种基于足球战术的智能优化算法，应用于攻防优化问题，通过信息传递和决策灵活性提高效率。该算法在多种领域具有优势，包括高效性、鲁棒性和可扩展性，预示着在人工智能攻防优化中的广阔前景。
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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之一。随着技术的不断发展，优化算法在各个领域都有着广泛的应用，尤其在攻防优化领域更是备受关注。今天，我们将介绍一种极致攻防优化算法——Tiki Taka Algorithm。
Tiki Taka Algorithm是一种基于智能优化的攻防优化算法，其灵感来源于足球运动中的“西班牙式打法”——Tiki Taka。Tiki Taka在足球比赛中以其快速的短传和灵活的跑动而闻名，是一种高效的进攻方式。Tiki Taka Algorithm正是借鉴了这种高效的进攻方式，将其应用到了攻防优化算法中，以期达到更加高效的优化效果。
Tiki Taka Algorithm的核心思想是通过快速的信息传递和灵活的决策来实现攻防的优化。在攻防优化问题中，信息的传递和决策的灵活性是非常重要的因素。Tiki Taka Algorithm通过对信息传递和决策过程的优化，使得攻防双方能够更加高效地进行博弈，从而达到更好的优化效果。
与传统的优化算法相比，Tiki Taka Algorithm具有以下几个显著的优势：
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高效性：Tiki Taka Algorithm通过快速的信息传递和灵活的决策，能够在较短的时间内找到较优的解决方案，从而提高了优化的效率。
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鲁棒性：Tiki Taka Algorithm在面对不同的攻防情况时能够灵活应对，具有较强的鲁棒性，能够适应不同的环境和条件。
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可扩展性：Tiki Taka Algorithm能够很好地适应不同规模和复杂度的攻防优化问题，具有较强的可扩展性。
总的来说，Tiki Taka Algorithm作为一种极致攻防优化算法，具有较高的实用价值和广阔的应用前景。在未来的人工智能领域，Tiki Taka Algorithm有望成为攻防优化领域的重要技术之一，为各种攻防优化问题的解决提供更加高效和可靠的解决方案。相信随着技术的不断发展，Tiki Taka Algorithm将会在攻防优化领域发挥出越来越重要的作用。
📣 部分代码
function [lowerbound,upperbound,dimension,fitness] = fun_info(F)switch Fcase '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 = 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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=1:25bS(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 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i=1:10R=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
Rashid, Mohd Fadzil Faisae Ab. “Tiki-Taka Algorithm: a Novel Metaheuristic Inspired by Football Playing Style.” Engineering Computations, vol. 38, no. 1, Emerald, June 2020, pp. 313–43, doi:10.1108/ec-03-2020-0137.
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