✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

基于改进的蛇优化器求解单目标优化问题

在计算机科学和工程领域，优化问题是一个重要的研究课题。通过寻找最优解，优化问题能够帮助我们在现实世界中做出最佳决策。而单目标优化问题是一类常见的优化问题，它的目标是找到一个最优解，使得目标函数的值达到最大或最小。

为了解决单目标优化问题，研究人员提出了许多不同的优化算法。其中之一就是蛇优化器（Snake Optimization Algorithm）。蛇优化器是一种基于自然界蛇行为的启发式算法，它模拟了蛇的觅食和逃避的行为，通过不断优化蛇的路径来求解优化问题。

然而，传统的蛇优化器在求解单目标优化问题时存在一些问题。例如，它容易陷入局部最优解，导致无法找到全局最优解。为了解决这个问题，研究人员对蛇优化器进行了改进。

改进的蛇优化器引入了一种新的策略，称为“蛇的自适应调整策略”。这个策略通过动态调整蛇的行为，使得蛇在搜索过程中能够更好地探索解空间。具体来说，蛇的自适应调整策略通过改变蛇的移动速度和搜索范围来增加搜索的多样性，从而提高了找到全局最优解的概率。

为了增强Snake Optimizer的性能，我们提出了一个具有多策略增强的改进版本，简称ISO。ISO融合了多种新颖的增强策略，包括初始算法阶段的多策略混沌系统（MSCS）、探索阶段的反捕食者策略（APS）以及开发阶段的双向种群进化动力学（BPED）。

为了评估改进的蛇优化器的性能，研究人员进行了一系列实验。实验结果表明，改进的蛇优化器在求解单目标优化问题时具有更高的收敛速度和更好的解的质量。与传统的蛇优化器相比，改进的蛇优化器能够更快地找到全局最优解，并且能够找到更接近全局最优解的解。

综上所述，改进的蛇优化器是一种有效的算法，用于求解单目标优化问题。通过引入自适应调整策略和局部搜索算子，改进的蛇优化器能够提高算法的性能，更好地找到全局最优解。未来，我们可以进一步研究和改进蛇优化器，以应用于更复杂的优化问题，并在实际应用中发挥更大的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李慧芳,陈博远,徐光浩,等.一种基于改进蛇优化器的云工作流调度方法:202310260716[P][2023-10-12].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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、无人机安全通信轨迹在线优化

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