1 簡介

AEO?算法是?Zhao?等于?2019?年通過模擬地球生態系統中能量流動而提出一種新型元啟發式優化算法，該算法通過生產算子、消費算子和分解算子對生態系統中的生產、消費和分解行為進行模擬來達到求解優化問題的目的。生產算子旨在加強AEO?算法勘探和開發之間的平衡能力; 消費算子用于改進?AEO?算法的探索能力; 分解算子旨在提升AEO?算法的開發性能。與傳統群智能算法相比，?AEO?算法不但實現簡單，除群體規模和最大迭代次數外，無需調整其他任何參數，且具有較好的尋優精度和全局搜索能力。

2 部分代碼

%--------------------------------------------------------------------------% SDO code v1.0.% Developed in MATLAB R2011b% The code is based on the following papers.% W. Zhao, L. Wang and Z. Zhang, Artificial ecosystem-based optimization: % A novel nature-inspired meta-heuristic algorithm, Neural Computing and % Applications, DOI:10.1007/s00521-019-04452-x.% --------------------------------------------------------------------------?close allclearclc?N = 100; % Number of search agentsFunction_name='F11'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper)Max_iteration = 100; % Maximum numbef of iterations?% Load details of the selected benchmark function[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);?[Fbest,Lbest,Convergence_curve]=AEO(dim,N,Max_iteration,lb,ub,fobj);figure('Position',[500 500 660 290])%Draw search spacesubplot(1,2,1);func_plot(Function_name);title('Parameter space')xlabel('x_1');ylabel('x_2');zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])?%Draw objective spacesubplot(1,2,2);semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',2)title('Objective space')xlabel('Iteration');ylabel('Best score obtained so far');?axis tightgrid onbox onlegend('AEO')?

3 仿真結果

4 參考文獻

[1]崔東文, 包艷飛. 基于人工生態系統優化算法的組合生長需水預測模型[J]. 水資源保護, 2020, 36(6):9.

博主簡介：擅長智能優化算法、神經網絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規劃、無人機等多種領域的Matlab仿真，相關matlab代碼問題可私信交流。

部分理論引用網絡文獻，若有侵權聯系博主刪除。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【人工生态系统优化算法】基于人工生态系统优化算法求解单目标优化问题附matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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