智能优化算法——澳洲野狗优化算法（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-03-07 12:42:19 发布
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分类专栏： 智能优化算法 文章标签： matlab
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本文介绍了澳洲野狗优化算法（DOA），它模仿了野狗的捕食策略来解决优化问题。算法通过种群初始化、群体攻击、迫害攻击等步骤实现，并在Matlab中进行了代码演示，展示了DOA的高效性和快速收敛性。

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目录

1 概述

2 捕食过程的数学模型

2.1 种群初始化

2.2 群体攻击过程

 2.3 迫害攻击过程

 2.4 野狗的存活率

3 Matlab代码实现

3.1 代码

 3.2 结果

1 概述

 

野狗优化算法(Dingo Optimization Algorithm, DOA)模仿澳大利亚野狗的社交行为。DOA算法的灵感来源于野狗的狩猎策略，即迫害攻击、分组策略和食腐行为。为了提高该方法的整体效率和性能，在DOA中制定了三种与四条规则相关联的搜索策略，这些策略和规则在搜索空间的强化(开发)和多样化(探索)之间提供了一种精确的平衡。

该算法的优点：寻优能力强，收敛速度快等特点。

2 捕食过程的数学模型

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