当前位置：服务支持 > 软件文章 > MSO AE DOA GOA OX五种优化算法无人机路径规划代码

MSO AE DOA GOA OX五种优化算法无人机路径规划代码

阅读数 1

（一）阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法

阿尔法进化（Alpha Evolution，AE）算法是2024年提出的一种新型进化算法，其核心在于通过自适应基向量和随机步长的设计来更新解，从而提高算法的性能。

参考文献：

[1]Gao H, Zhang Q. Alpha evolution: An efficient evolutionary algorithm with evolution path adaptation and matrix generation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 137: 109202.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146267896

（二）梦境优化算法（Dream Optimization Algorithm, DOA）

梦境优化算法（Dream Optimization Algorithm, DOA）是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），其灵感来源于人类梦境的启发。在有做梦经历的快速眼动睡眠期间，低频脑电波的功率降低，而高频脑电波的功率增加，这表明在做梦经历期间大脑的神经兴奋更大。梦境优化算法（DOA）通过模拟人类梦境中的记忆和遗忘过程，结合基本的记忆策略和遗忘补充策略，平衡探索和利用，从而在优化过程中有效地搜索全局最优解。该算法在不同的阶段采用不同的搜索策略，初期扩大搜索范围，中期平衡全局和局部搜索，后期精细调整解，具有较强的全局搜索能力和良好的收敛性能。

参考文献：

[1]Lang Y, Gao Y. Dream Optimization Algorithm (DOA): A novel metaheuristic optimization algorithm inspired by human dreams and its applications to real-world engineering problems[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2025, 436: 117718.

（三）牛优化（ OX Optimizer，OX）算法

牛优化（ OX Optimizer，OX）算法由 AhmadK.AlHwaitat 与 andHussamN.Fakhouri于2024年提出，该算法的设计灵感来源于公牛的行为特性。公牛以其巨大的力量而闻名，能够承载沉重的负担并进行远距离运输。这种行为特征可以被转化为优化过程中的优势，即在探索广阔而复杂的搜索空间时保持强大的鲁棒性。公牛不仅强壮，还具有灵活性、稳健性、适应性和协作能力等特点。这些特点使得OX优化器能够在不断变化的环境和优化需求中有效地找到最优解。

参考文献：

[1]Al Hwaitat AK, Fakhouri HN. The OX Optimizer: A Novel Optimization Algorithm and Its Application in Enhancing Support Vector Machine Performance for Attack Detection. Symmetry. 2024; 16(8):966. https://doi.org/10.3390/sym16080966

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146278143

（四）山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）

山羊优化算法（Goat Optimization Algorithm, GOA）是2025年提出的一种新型生物启发式元启发式算法，灵感来源于山羊在恶劣和资源有限环境中的适应性行为。该算法旨在通过模拟山羊的觅食策略、移动模式和躲避寄生虫的能力，有效平衡探索和开发，以解决全局优化问题。

参考文献：

[1]nozari, hamed, and Agnieszka Szmelter-Jarosz. “Goat Optimization Algorithm: A Novel Bio-Inspired Metaheuristic for Global Optimization.” Applied Innovations in Industrial Management (AIIM), 2025.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146268590

（五）海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法

海市蜃楼搜索优化（Mirage Search Optimization, MSO）算法是2025年提出的一种基于海市蜃楼物理现象的元启发式优化算法，于2025年2月在线发表在JCR一区、中科院2区SCI期刊《Advances in Engineering Software》上。海市蜃楼是一种常见的物理现象，其形成与气象和地理因素密切相关。太阳使地面温度上升，形成温度梯度，进而导致大气密度产生显著差异，造成大气中折射率的分层。光在大气中被折射，但大脑认为光是沿直线传播的，因此人们看到了物体的虚拟图像。MSO算法正是基于这一物理现象，通过模拟海市蜃楼的形成原理，设计了上蜃景策略和下蜃景策略，分别用于全局探索和局部开发，以实现对复杂优化问题的有效求解。

参考文献

[1]Jiahao He, Shijie Zhao, Jiayi Ding, Yiming Wang,Mirage search optimization: Application to path planning and engineering design problems,Advances in Engineering Software, Volume 203, 2025, 103883, https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2025.103883.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/146268772