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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及文章讲解
💥1 概述
本文提出了一种新的受自然启发的优化算法，称为狐狸优化器（Fox），该算法模拟了狐狸在自然界中捕食猎物时的觅食行为。该算法基于测量狐狸与其猎物之间的距离以执行有效跳跃的技术。在给出FOX的数学模型和算法之后，使用五个经典基准函数和CEC2019基准测试函数来评估其性能。FOX算法还与蜻蜓优化算法（DA）、粒子群优化（PSO）、适应度相关优化（FDO）、灰狼优化（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）、黑猩猩优化算法（ChOA）、蝴蝶优化算法（BOA）和遗传算法（GA）进行了比较
结果表明，FOX优于上述算法。随后，使用Wilcoxon秩和检验来确保FOX在统计显著性方面优于比较算法。此外，还进行了参数敏感性分析，以显示FOX中不同的探索和开发行为。本文还使用FOX来解决工程问题，例如压力容器设计，并且还用于解决发电：经济负荷分配问题。FOX在针对GWO、PSO、WOA和FDO优化问题方面取得了更好的结果。
详细文章讲解见第4部分。
📚2 运行结果
部分代码：
function [Best_score,Best_pos]=FOX(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
Best_pos=zeros(1,dim);
Best_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
MinT=inf;
%Initialize the positions of search agents
X=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Distance_Fox_Rat=zeros(SearchAgents_no,dim);
%Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
l=0;% Loop counter
% both c1 and c2 have different range value
c1=0.18; % range of c1 is [0, 0.18]
c2=0.82; % range of c2 is [0.19, 1]
% Main loop
while l<Max_iter
for i=1:size(X,1)
% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space
Flag4ub=X(i,:)>ub;
Flag4lb=X(i,:)<lb;
X(i,:)=(X(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
% Calculate objective function for each search agent
fitness=fobj(X(i,:));
% Update Alpha
if fitness<Best_score
Best_score=fitness; % Update alpha
Best_pos=X(i,:);
end
end
a=2*(1-(l/Max_iter));
Jump=0;
dir=rand;
for i=1:size(X,1)
r=rand;
p=rand;
if r>=0.5
if p>0.18
Time(i,:)=rand(1,dim);
sps=Best_pos/Time(i,:);
Distance_S_Travel(i,:)=sps* Time(i,:);
Distance_Fox_Rat(i,:)=0.5* Distance_S_Travel(i,:);
tt=sum(Time(i,:))/dim;
t=tt/2;
Jump=0.5*9.81* t^2;
X(i,:)=Distance_Fox_Rat(i,:).*Jump * c1;
elseif p<=0.18
Time(i,:)=rand(1,dim);
sps=Best_pos/Time(i,:);
Distance_S_Travel(i,:)=sps* Time(i,:);
Distance_Fox_Rat(i,:)=0.5* Distance_S_Travel(i,:);
tt=sum(Time(i,:))/dim;
t=tt/2;
Jump=0.5*9.81* t^2;
X(i,:)=Distance_Fox_Rat(i,:).*Jump * c2;
end
if MinT>tt
MinT=tt;
end
elseif r<0.5
%random walk
ans(i,:)=Best_pos+randn(1,dim).*(MinT*a);% exploring new positions
X(i,:)=ans(i,:);
end
end
l=l+1;
end
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
