MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】雪融优化器(SAO)(附MATLAB代码实现)

 前言

算法原理

算法步骤 

①初始化阶段：

与大多数智能算法相似，就是随机生成一批粒子：

②探索阶段

当雪或由雪转化的液态水转化为蒸汽时，由于不规则的运动，搜索代理呈现出高度分散的特征。在这项研究中，布朗运动被用来模拟这种情况。作为一个随机过程，布朗运动被广泛应用于模拟动物的觅食行为，粒子的无休止和不规则运动、股票价格的波动行为等。对于标准布朗运动，步长是通过基于均值为零、方差为一的正态分布的概率密度函数来获得的。相关的数学表示如下：

布朗运动能够探索搜索空间中的一些潜在区域。因此，它可以很好地反映蒸汽在搜索空间中扩散的情况。勘探过程中的位置计算公式如下：

③开采阶段

当雪通过融化行为转化为液态水时，鼓励搜索代理围绕当前最佳解决方案开发高质量的解决方案，而不是在解决方案空间中以高度分散的特征进行扩展。作为最经典的融雪模型之一ÿ