...2024年新算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取

发布网友发布时间：2024-09-15 09:01

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热心网友时间：2024-11-07 17:13

牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO），作为2024年新兴的智能优化算法，由Sowmya等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》期刊上发表。尽管算法尚处于早期阶段，但其独特的搜索策略和性能潜力值得关注。NRBO结合了向量集和NRSR、TAO等算子，利用NRM进行搜索区域定义，通过种群初始化在可行区域探索。

种群初始化阶段，算法通过公式(7)生成随机种群，每个种群由模糊决策变量构成。NRSR作为核心组件，引导种群更精确地探索，利用NRM的概念加速收敛。通过TS确定二阶导数，NRSR通过公式(14)更新种群位置，考虑了搜索的多样性和开发平衡。

TAO的引入是为了增强算法处理复杂问题的能力，通过随机组合当前和最佳解，避免局部最优。NRBO的流程图和伪代码提供直观的理解，而通过基准测试，算法在标准函数上展示了优越的性能和快速收敛。

Matlab代码已提供，可用于实际应用。NRBO适用于回归、分类、组合预测、分解问题，以及机器人路径规划等领域的优化。对于需要创新的同学，NRBO等2024年新算法也开放定制。更多详细信息和代码链接，可以查阅相关资料。