Nature子刊-行星优化算法Planet Optimization Algorithm-附Matlab免费代码

引言

本期介绍了一种受牛顿引力定律启发的元启发式算法，称为行星优化算法Planet Optimization Algorithm，POA。该算法于2022年5月最新发表在Nature子刊 Scientific Reports。

受宇宙运动规律的启发，从行星间相互引力的相互作用出发，提出了一种算法。具体来说，该优化算法模拟了牛顿的万有引力定律。宇宙无限大，没有边界，它是一个巨大的空间，充满了星系、恒星、行星和许多许多有趣的天体物理物体。为了简化和可视化，使用太阳系来表示该算法的仿真。

1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化：

2.力矩M。

行星的质量：

其中a = 2为常量参数，α = | max (obj) - obj＿sun |。这意味着，如果一个行星的目标函数值越小，那么这个行星的质量就越大。obj，obj＿sun分别为第i颗行星，太阳的目标函数值。

以“Dim”为维度的任意两个行星i和j之间的距离，即笛卡尔距离

3.全局搜索阶段：

4.局部搜索阶段。当太阳和行星之间的距离很小时，就运行局部搜索过程。如上所述，质量最大的行星将像太阳一样运行，在这种情况下，它是木星。靠近太阳的行星会靠近太阳的位置。换句话说，行星在第t次迭代时在它和太阳之间移动一小段距离，而不是直接朝向太阳。这一步的目的是在狭窄的搜索空间范围内提高准确性。

 

参考文献

 Sang-To, T., Hoang-Le, M., Wahab, M.A. et al. An efficient Planet Optimization Algorithm for solving engineering problems. Sci Rep 12, 8362 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-12030-w.

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