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⛄ 内容介绍

基于减法平均的优化算法（Subtraction-Average-Based Optimizer (SABO)），是于2023年提出的一种基于数学行为的优化算法，该算法通过使用个体的减法平均值来更新群体成员在搜索空间中的位置，具有寻优能力强，收敛速度快等特点。

⛄ 部分代码



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Grey Wolf Optimizerfunction [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% initialize alpha, beta, and delta_posAlpha_pos=zeros(1,dim);Alpha_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
Beta_pos=zeros(1,dim);Beta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
Delta_pos=zeros(1,dim);Delta_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
%Initialize the positions of search agentsPositions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
l=0;% Loop counter
% Main loopwhile l<Max_iter    for i=1:size(Positions,1)                 % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space        Flag4ub=Positions(i,:)>ub;        Flag4lb=Positions(i,:)<lb;        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;                               % Calculate objective function for each search agent        fitness=fobj(Positions(i,:));                % Update Alpha, Beta, and Delta        if fitness<Alpha_score             Alpha_score=fitness; % Update alpha            Alpha_pos=Positions(i,:);        end                if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score             Beta_score=fitness; % Update beta            Beta_pos=Positions(i,:);        end                if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score             Delta_score=fitness; % Update delta            Delta_pos=Positions(i,:);        end    end            a=2-l*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0        % Update the Position of search agents including omegas    for i=1:size(Positions,1)        for j=1:size(Positions,2)                                        r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]            r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]                        A1=2*a*r1-a; % Equation (3.3)            C1=2*r2; % Equation (3.4)                        D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 1            X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; % Equation (3.6)-part 1                                   r1=rand();            r2=rand();                        A2=2*a*r1-a; % Equation (3.3)            C2=2*r2; % Equation (3.4)                        D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 2            X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; % Equation (3.6)-part 2                               r1=rand();            r2=rand();                         A3=2*a*r1-a; % Equation (3.3)            C3=2*r2; % Equation (3.4)                        D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 3            X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; % Equation (3.5)-part 3                                     Positions(i,j)=(X1+X2+X3)/3;% Equation (3.7)                    end    end    l=l+1;        Convergence_curve(l)=Alpha_score;end

⛄ 运行结果

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合