文件名称：基于物质状态的优化：一种受物质状态启发的新优化算法-matlab开发
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更新时间：2024-06-19 02:05:09
matlab
进化算法 (EA) 找到全局最优解的能力取决于它在利用迄今发现的元素和探索搜索空间之间找到良好比率的能力。 受自然现象的启发，研究人员开发了许多成功的进化算法，这些算法在原始版本中定义了模仿自然解决复杂问题的方式的算子，而没有实际考虑探索/开发平衡。 在本文中，介绍了一种新的受自然启发的算法，称为状态搜索 (SMS)。 SMS 算法基于对物质现象状态的模拟。 在 SMS 中，个体通过使用基于热能运动机制的物理原理的进化操作来模拟彼此相互作用的分子。 该算法是通过在一个不同的探索/开发比率下考虑每种物质状态来设计的。 演化过程分为三个阶段，模拟物质的三种状态：气体、液体和固体。 在每种状态下，分子（个体）表现出不同的运动能力。 从气态（纯勘探）开始，算法修改勘探和开采的强度，直到达到固态（纯开采）。 因此，该方法可以显着改善探索/开发之间的平衡，同时保留进化方法的良好搜索能力。 该算法发表于
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