★ FEATURED ARTICLE ✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。 往期回顾关注个人主页完整代码获取 定制创新 论文复现私信个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍元启发式算法如最近提出的冠豪猪优化器CPO是解决复杂非线性优化问题的关键计算策略在这些问题中精确方法在数学上不可行。尽管CPO具有独特的结构设计但它依赖于预定义的静态控制参数。本研究引入了自适应冠豪猪优化器ACPO通过整合三种核心自适应机制来解决这一局限性(1)采用Thompson采样和自适应窗口化TS-ADWIN2框架以控制操作选择从而减少对静态权衡参数Tf的依赖(2)利用基于适应度的互补最小-最大公式动态调整收敛速率参数α(3)通过修改循环种群减少策略推导出线性种群规模缩减LPSR技术将周期参数简化为T 1同时数学推导得出固定的最优最小种群规模Nmin 3。 ACPO 与原始CPO以及经典、近期建立和最先进的算法进行了严格评估使用CEC2017和CEC2022基准测试集包括30维和50维变体。Wilcoxon秩和检验证实与CPO及其竞争对手相比 ACPO 在适应度、稳定性和可扩展性方面取得了统计学上的显著结果。组件分析还指出 LPSR 技术是性能提升的主要驱动因素。此外 ACPO 成功应对了工程应用中的实际限制。然而由于 ADWIN2 的算法计算观察到计算运行时间有所增加。鉴于其在各种基准测试和工程问题中表现出的卓越准确性和鲁棒性 ACPO 确立了自己作为可靠自适应优化框架的地位。冠豪猪CPs尤其是豪猪属Hystrix的个体是体型较大、夜行性且以植物为食的啮齿动物隶属于豪猪科。它们分布于非洲、印度、东南亚、南欧及其他地区 [36] [37]。正如 Macdonald1984在《哺乳动物百科全书》中所指出的“它们……在应对捕食者方面非常成功” [37]。它们会采用一系列逐步升级的防御策略这归因于其独特的身体结构短尾末端有一簇中空刺摇动时会发出沙沙声其上半身及侧腹覆盖着黑白相间的刺长度可达 50cm [37]。冠豪猪优化器CPO正是直接借鉴了这些复杂的防御策略而设计的。作为一种基于种群且采用随机方法的算法它将迄今为止的最佳解建模为一只面对环境中不同级别威胁的豪猪。搜索空间被概念化为四个防御区域区域 A。最外层的防御区域当冠豪猪远离捕食者时激活对应于第一种防御策略视觉。区域 B。第二种防御区域若捕食者无视第一种机制并继续逼近则启用第二种防御策略听觉。区域 C。第三种防御区域当捕食者尽管已采取前述防御措施仍继续向冠豪猪移动时启用第三种防御策略嗅觉。区域 D。最内层且最后的防御区实施激进的最后防御策略物理攻击。这一最终阶段是一种绝望的尝试旨在使捕食者失效从而确保 CP 在之前所有机制失效后得以生存。Abdel Basset 等人2024明确指出初始化的搜索代理即为 CPs [10]。然而若进一步审视算法的结构范式候选解实际上充当了捕食者的角色。在本文接下来的内容中除非进一步讨论其与 CPs 的相互作用否则这些活跃单元将正式称为“搜索代理”或“候选解”也可能被称作“捕食者”。本章详细介绍了自适应冠豪猪优化器ACPO的框架该框架基于原始冠豪猪优化器CPO的基础框架构建。其目的在于减少原始CPO对预定义控制参数的依赖。这一目标通过整合以下三种策略实现首先采用汤普森采样自适应窗口化TS-ADWIN2框架以无需利用权衡参数Tf即可调控第三与第四搜索机制之间的转换其次引入动态收敛速率缩放机制自主调节收敛速率参数α最后采用探索性方法为循环种群缩减CPR机制中的最小种群规模参数Nmin确定最优配置。所提算法的流程将在后续章节中概述。3.1 初始化与标准CPO相同优化过程始于在定义搜索区域内随机生成包含N个搜索代理的初始种群。每个第i个代理均通过目标函数进行评估以量化其初始适应度得分Fi。同时算法扫描新评估的种群识别种群中出现的最低适应度得分并将该最优值赋给全局最佳适应度变量Gb_fit。产生该得分的特定代理的位置向量则相应记录为全局最佳解向量Gb_Sol。⛳️ 运行结果 参考文献更多免费数学建模和仿真教程关注领取团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦#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 #背包问题 #风电场布局 #时隙分配优化 #最佳分布式发电单元分配 #多阶段管道维修 #工厂-中心-需求点三级选址问题 #应急生活物质配送中心选址 #基站选址 #道路灯柱布置 #枢纽节点部署 #输电线路台风监测装置 #集装箱调度 #机组优化 #投资优化组合 #云服务器组合优化 #天线线性阵列分布优化 #CVRP问题 #VRPPD问题 #多中心VRP问题 #多层网络的VRP问题 #多中心多车型的VRP问题 # 动态VRP问题 #双层车辆路径规划2E-VRP #充电车辆路径规划EVRP #油电混合车辆路径规划 #混合流水车间问题 #订单拆分调度问题 #公交车的调度排班优化问题 #航班摆渡车辆调度问题 #选址路径规划问题 #港口调度 #港口岸桥调度 #停机位分配 #机场航班调度 #泄漏源定位 #冷链 #时间窗 #多车场等 #选址优化 #港口岸桥调度优化 #交通阻抗 #重分配 #停机位分配 #机场航班调度 #通信上传下载分配优化#机器学习和深度学习时序 #回归 #分类 #聚类和降维#bp时序 #回归预测和分类#ENS声神经网络时序 #回归预测和分类#SVM#CNN-SVM#LSSVM#RVM支持向量机系列时序#CNN#TCN#GCN卷积神经网络系列时序#ELM#KELM#RELM#DELM极限学习机系列时序#GRU#Bi-GRU#CNN-GRU#CNN-BiGRU门控神经网络时序#ELMAN递归神经网络时序#LSTM#BiLSTM#CNN-LSTM#CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序#RBF径向基神经网络时序#DBN深度置信网络时序#FNN模糊神经网络时序#RF随机森林时序 #回归预测和分类#BLS宽度学习时序 #回归预测和分类#PNN脉冲神经网络分类#模糊小波神经网络预测和分类#XGBOOST集成学习时序 #回归预测预测和分类#Transform各类组合时序 #回归预测预测和分类#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 #用电量预测 #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#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#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 #充电车辆路径规划EVRP #双层车辆路径规划2E-VRP #油电混合车辆路径规划 #船舶航迹规划 #全路径规划规划 # 仓储巡逻 #公交车时间调度 #水库调度优化 #多式联运优化#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 #车辆协同无人机路径规划 ##通信方面#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 #水声通信 #通信上传下载分配#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 #心电信号 #DOA估计 #编码译码 #变分模态分解 #管道泄漏 #滤波器 #数字信号处理传输分析去噪 #数字信号调制 #误码率 #信号估计 #DTMF #信号检测#电力系统方面#微电网优化 #无功优化 #配电网重构 #储能配置 #有序充电 #MPPT优化 #家庭用电 #电/冷/热负荷预测 #电力设备故障诊断 #电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波 #多目标优化在电力系统调度中的应用 #光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法 #电动汽车充放电优化 #微电网日前日内优化 #储能优化 #家庭用电优化 #供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度#虚拟电厂#能源消纳#风光出力#控制策略#多目标优化#博弈能源调度#鲁棒优化
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