"这篇文档提供了海洋捕食者算法(MPA)的MATLAB源码实现,该算法基于海洋生态系统中捕食者寻找猎物的策略,结合了Lévy和Brownian运动,以及最佳遭遇率策略。通过评估MPA在各种测试函数、CEC-BC-2017测试套件、随机生成的景观、工程基准问题以及实际的通风和建筑节能设计问题中的性能,显示了其强大的优化能力。MPA与GA、PSO、GSA、CS、SSA等经典及新型算法,以及CMA-ES、SHADE、LSHADE-cnEpSin等高性能优化器进行了对比,尽管在某些情况下不如LSHADE-cnEpSin,但MPA仍表现出极高的竞争力,并且在统计上优于一些传统算法,如GA、PSO、GSA、CS、SSA,与SHADE和LSHADE-cnEpSin相当。"
海洋捕食者算法(MPA)是一种生物启发式的优化算法,它的设计灵感来源于自然界中捕食者在海洋环境中的觅食行为。这个算法结合了两种运动模式:Lévy飞行和布朗运动,这两种运动模式在捕食者寻找食物的过程中都起着重要作用。Lévy飞行是一种长距离、非连续的移动方式,能帮助捕食者快速探索广阔的空间,而布朗运动则是一种短距离、连续的随机游走,有助于在局部区域进行精细化搜索。
MPA的执行过程模拟了捕食者和猎物之间的互动,利用这些互动来指导搜索过程,以达到全局最优解。在算法的实现中,通常会设置一些参数,如目标函数(fobj)、问题的维度(dim)、最大迭代次数(Max_iteration)、搜索代理的数量(SearchAgents_no),以及变量的上下界(lb和ub)。
在性能评估部分,MPA被应用于29个标准测试函数,以及CEC-BC-2017测试套件,这些通常用来衡量优化算法在解决不同类型优化问题时的能力。此外,它还被应用于随机生成的景观和三个工程基准问题,展示了其在实际应用中的潜力。特别是在通风和建筑节能设计问题中,MPA的性能得到了验证。
通过与其他算法的比较,MPA展现出了良好的竞争力。尽管在某些测试中,它可能略逊于LSHADE-cnEpSin(CEC2017竞赛的获胜者之一),但MPA的性能统计上优于GA、PSO、GSA、CS和SSA等算法,而且与SHADE和LSHADE-cnEpSin相当。这表明MPA可以作为一个高效的优化工具,尤其在解决复杂优化问题时。
MATLAB源码的提供使得研究者和工程师能够直接使用或修改MPA,以适应他们特定的优化需求。通过进一步的调整和改进,MPA有可能在更多领域展现出优越的性能。