智能优化算法-北方苍鹰优化算法（NGO）（附源码）

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

北方苍鹰优化算法 (Northern Goshawk Optimizer, NGO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了北方苍鹰（Northern Goshawk）的捕食行为、领地行为以及社交互动，用于解决复杂的优化问题。

NGO的工作机制主要包括：

捕食行为：模拟北方苍鹰在捕食时的精准定位和攻击策略，用于探索解空间。
领地行为：通过模拟北方苍鹰保护自己领地的行为，促进算法的局部搜索能力。
社交互动：模拟北方苍鹰之间的社交互动，以维持种群多样性。

优点包括：

强大的探索能力：NGO能够有效地探索解空间的不同区域。
灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。
快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。
易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

不足之处：

可能的早熟收敛：在某些情况下，NGO可能会过早收敛到局部最优解。
参数敏感性：算法性能可能会受到某些关键参数的影响，需要适当的参数调优。
计算成本：对于非常复杂的问题，NGO可能需要较高的计算资源。

总之，NGO作为一种新颖的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现出了潜力。随着进一步的研究和应用，NGO有望成为解决实际问题的有效工具。

2.部分代码

clc
clear
close all
SearchAgents=30;
Fun_name='F9';
Max_iterations=1000;
[lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=fun_info(Fun_name);
[Score,Best_pos,NGO_curve]=NGO(SearchAgents,Max_iterations,lowerbound,upperbound,dimension,fitness);
figure('Position',[300 300 660 290])
subplot(1,2,1);
func_plot(Fun_name);
title('Objective space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Fun_name,'( x_1 , x_2 )'])
subplot(1,2,2);
plots=semilogx(NGO_curve,'Color','g');
set(plots,'linewidth',2)
hold on
title('Objective space')
xlabel('Iterations');
ylabel('Best score');
axis tight
grid on
box on
legend('NGO')
display(['The best solution obtained by NGO is : ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best optimal value of the objective funciton found by NGO is : ', num2str(Score)]);