智能优化算法新进展：MATLAB实现与论文案例

本文主要介绍了几种最新的智能优化算法及其在MATLAB代码实现中的应用。首先，霸王龙优化算法(Tyrannosaurus Optimization Algorithm, TROA)源于霸王龙的狩猎行为，模仿这种强大生物的搜索策略，为解决优化问题提供了一种新颖的方法。该算法在2023年8月的e-Prime期刊上发表，展现了在电力工程、电子和能源领域的潜力。 其次，技能优化算法(Skill Optimization Algorithm, SOA)关注人类学习和技能提升过程，将其应用于优化问题求解。这一元启发式算法在2023年的《Computers, Materials & Continua》上发表，标志着元启发式算法研究的一个重大进展。 接着，文章提及了几种具体的代码分享，如完全知情搜索算法(FullyInformedSearchAlgorithm, FISA)和双曲正弦余弦优化算法(SinhCoshOptimizer, SCHO)，分别在2023年8月和10月的顶级SCI期刊上发布。FISA利用全面的信息搜索，而SCHO则采用动态的探索和开发阶段，以及边界搜索策略。 杨氏双缝实验(YDSE)优化器作为2023年的一种元启发式算法，灵感源自物理学中的经典实验，通过模拟粒子的行为来优化解空间。这个算法在2023年1月的《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》期刊上发表。 最后，能量谷优化算法(Energy Valley Optimizer, EVO)由Mahdi Azizi等人提出，基于物理中的能量谷概念，旨在模拟粒子的稳定性和衰变模式。这种算法的独特性在于它结合了物理原理与优化技术。 这些智能优化算法不仅展示了MATLAB在算法实现中的实用性，还体现了科研人员如何将自然界的智慧融入到解决复杂问题的计算方法中，推动了优化理论和技术的发展。对于学生和研究人员来说，掌握这些算法的MATLAB实现对于毕业设计和学术论文写作具有重要意义。