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智能优化算法-蝗虫优化算法（GOA）（附源码）

news 2025/9/12 23:39:02

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为，用于解决复杂的优化问题。

GOA的工作机制主要包括：

初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“蝗虫”。
社会引力：通过模拟蝗虫之间的吸引力和排斥力，引导解的移动。
边界约束：确保解在可行解空间内，避免无效解。
更新位置：根据社会引力和边界约束，更新每个解的位置，逐步逼近最优解。

优点包括：

强大的探索能力：GOA能够有效地探索解空间的不同区域。
灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。
快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。
易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

不足之处：

可能的早熟收敛：在某些情况下，GOA可能会过早收敛到局部最优解。
参数敏感性：算法性能可能会受到某些关键参数（如引力系数）的影响，需要适当的参数调优。
计算成本：对于非常复杂的问题，GOA可能需要较高的计算资源。

GOA的应用范围广泛，例如：

工程设计：优化机械部件设计、电路设计等，考虑多个性能指标。
资源分配：解决生产调度、物流管理等问题，平衡多个目标。
机器学习：用于特征选择、参数调优等，提高模型性能。
经济金融：投资组合优化、风险管理等，平衡风险与收益。

总之，GOA作为一种新颖且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，GOA将在更多领域发挥重要作用。

2.部分代码

clc
clear
close all

SearchAgents_no=100; % Number of search agents

Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (Table 1,2,3 in the paper)

Max_iteration=200; % Maximum numbef of iterations

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);

[Target_score,Target_pos,GOA_cg_curve, Trajectories,fitness_history, position_history]=GOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);

figure('Position',[500 500 660 290])
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
box on
axis tight

subplot(1,2,2);
semilogy(GOA_cg_curve,'Color','r')
title('Convergence curve')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
box on
axis tight
legend('GOA')

3.实验结果