多目标优化算法:多目标北方苍鹰优化算法MONGO(提供MATLAB代码)
一、算法简介
北方苍鹰优化算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)由MOHAMMAD DEHGHANI等人于2022年提出,该算法,该算法模拟了北方苍鹰捕猎过程(猎物识别和攻击、追逐及逃生)。
苍鹰是中小型猛禽。体长可达60厘米,翼展约1.3米。头顶、枕和头侧黑褐色,枕部有白羽尖,眉纹白杂黑纹;背部棕黑色;胸以下密布灰褐和白相间横纹;尾灰褐,有4条宽阔黑色横斑,尾方形。飞行时,双翅宽阔,翅下白色,但密布黑褐色横带。雌鸟显著大于雄鸟。食肉性,主要以森林鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他小型鸟类为食。栖息于不同海拔高度的针叶林、混交林和阔叶林等森林地带,也见于山施平原和丘陵地带的疏林和小块林内。视觉敏锐,善于飞翔。白天活动。性甚机警,亦善隐藏。通常单独活动,叫声尖锐洪亮。见于整个北半球温带森林及寒带森林。
二、算法原理
苍鹰是森林中肉食性猛禽。视觉敏锐,善于飞翔。白天活动。性甚机警,亦善隐藏。通常单独活动,叫声尖锐洪亮。在空中翱翔时两翅水平伸直,或稍稍向上抬起,偶尔亦伴随着两翅的煽动,但除迁徙期间外,很少在空中翱翔,多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物,飞行快而灵活,能利用短圆的翅膀和长的尾羽来调节速度和改变方向、在林中或上或下,或高或低穿行于树丛问,并能加还飞行速度在树林中追捕猎物,有时也在林缘开阔地上空飞行或沿直线滑翔,窥视地面动物活动,一旦发现森林中的鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他中小形鸟类的猎物,则迅速俯冲,呈直线追击,用利爪抓捕猎获物。它的体重虽然比等中型猛禽要轻五分之一左右,但速度要快3倍以上,伸出爪子打击猎物时的速度为每秒钟22.5米,所以捕食的特点是猛、准、狠、快,具有较大的杀伤力,凡是力所能及的动物,都要猛扑上去,用一只脚上的利爪刺穿其胸膛,再用另一只脚上的利爪将其腹部剖开,先吃掉鲜嫩的心、肝、肺等内脏部分,再将鲜血淋漓的尸体带回栖息的树上撕裂后啄食。
北方苍鹰优化算法模拟了苍鹰狩猎过程中的行为,可包含两个阶段:
2.1识别猎物及攻击猎物(全局搜索)
北方苍鹰在狩猎的第一阶段,随机选择猎物,然后迅速攻击它,属于全局搜索阶段,可用以下数学模型进行描述:
2.2追逐及逃生(局部搜索)
在北方苍鹰靠近猎物后,猎物试图逃跑,此时苍鹰将继续追随,防止猎物逃跑,因此采取局部搜索,其数学模型如下:
三、算法流程
四、数值实验
将北方苍鹰优化算法的优良策略与多目标优化思想结合,形成多目标北方苍鹰优化算法(MONGO),为了验证所提的MONGO的有效性,将其在46个多目标测试函数(ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、DTLZ1-DTLZ7、WFG1-WFG10、UF1-UF10、CF1-CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3)以及1个工程应用(盘式制动器设计)上实验。
4.1函数测试
部分测试函数结果:
ZDT2:
ZDT4:
ZDT6:
DTLZ6:
4.2工程应用
盘式制动器设计
MONGO求解结果:
4.3评价指标
五、源代码见评论区或私信博主
代码链接:https://mbd.pub/o/liang/work
代码链接:https://pan.baidu.com/s/11I6eMyMU3k-UHfUu1O_mIA
提取码:1234
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