2023年智能优化算法之霜冰优化算法，附MATLAB代码，直接复制

原创已于 2023-07-09 20:58:45 修改 · 7.6k 阅读

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#智能优化算法 #MATLAB #2023智能优化算法 #霜冰优化算法

于 2023-07-08 09:00:32 首次发布

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RIME优化算法由HangSu在2023年提出，灵感来源于霜冰生长机制。它是一种简单的搜索策略，适合进一步改进。文中通过CEC2005函数与粒子群算法对比，展示其性能。初步结果显示两种算法表现接近，RIME有较大改进空间。

霜冰优化算法(Rime optimization algorithm)是Hang Su于2023年2月提出的，该算法受到雾霾冰生长机制的启发，通过模拟软霜冰粒子的运动，提出了一种用于算法搜索的霜冰搜索策略。

参考文献：Hang Su, Dong Zhao, Ali Asghar Heidari, Lei Liu, Xiaoqin Zhang, Majdi Mafarja, Huiling Chen,RIME: A physics-based optimization，Neurocomputing,ELSEVIER- 2023.

算法原理也很简单，代码简单易懂，适合改进。粒子更新核心公式如下：

其中：

伪代码为：

有关霜冰优化算法更详细的原理介绍，作者将原文文献打包在了压缩包里，大家可自行学习。下面依旧是采用CEC2005函数对霜冰算法进行测试，运行时作者将其与粒子群算法进行了对比，大家看一下效果

评价：只能说两个算法相差不大，RIME原理毕竟也很简单，改进的空间就会很大。

代码：

function [Best_rime_rate,Best_rime,Convergence_curve]=RIME(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% initialize position
Best_rime=zeros(1,dim);
Best_rime_rate=inf;%change this to -inf for maximization problems
Rimepop=initialization(N,dim,ub,lb);%Initialize the set of random solutions
Lb=lb.*ones(1,dim);% lower boundary 
Ub=ub.*ones(1,dim);% upper boundary
it=1;%Number of iterations
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
Rime_rates=zeros(1,N);%Initialize the fitness value
newRime_rates=zeros(1,N);
W = 5;%Soft-rime parameters, discussed in subsection 4.3.1 of the paper
%Calculate the fitness value of the initial position
for i=1:N
    Rime_rates(1,i)=fobj(Rimepop(i,:));%Calculate the fitness value for each search agent
    %Make greedy selections
    if Rime_rates(1,i)<Best_rime_rate
        Best_rime_rate=Rime_rates(1,i);
        Best_rime=Rimepop(i,:);
    end
end
% Main loop
while it <= Max_iter
    RimeFactor = (rand-0.5)*2*cos((pi*it/(Max_iter/10)))*(1-round(it*W/Max_iter)/W);%Parameters of Eq.(3),(4),(5)
    E =(it/Max_iter)^0.5;%Eq.(6)
    newRimepop = Rimepop;%Recording new populations
    normalized_rime_rates=normr(Rime_rates);%Parameters of Eq.(7)
    for i=1:N
        for j=1:dim
            %Soft-rime search strategy
            r1=rand();
            if r1< E
                newRimepop(i,j)=Best_rime(1,j)+RimeFactor*((Ub(j)-Lb(j))*rand+Lb(j));%Eq.(3)
            end
            %Hard-rime puncture mechanism
            r2=rand();
            if r2<normalized_rime_rates(i)
                newRimepop(i,j)=Best_rime(1,j);%Eq.(7)
            end
        end
    end
    for i=1:N
        %Boundary absorption
        Flag4ub=newRimepop(i,:)>ub;
        Flag4lb=newRimepop(i,:)<lb;
        newRimepop(i,:)=(newRimepop(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
        newRime_rates(1,i)=fobj(newRimepop(i,:));
        %Positive greedy selection mechanism
        if newRime_rates(1,i)<Rime_rates(1,i)
            Rime_rates(1,i) = newRime_rates(1,i);
            Rimepop(i,:) = newRimepop(i,:);
            if newRime_rates(1,i)< Best_rime_rate
               Best_rime_rate=Rime_rates(1,i);
               Best_rime=Rimepop(i,:);
            end
        end
    end
    Convergence_curve(it)=Best_rime_rate;
    it=it+1;
end

需要的同学直接粘贴用于自己的实际问题即可。下方卡片回复关键词，获取完整代码。

关键词：2023