2024年优化算法-牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer（附Matlab代码）

引言

本期介绍一种新的基于数学的优化算法——牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer，NRBO，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence。

原文作者使用64个基准数值函数对NRBO的性能进行了评估，其中包括23个标准基准，29个CEC2017约束基准和12个CEC2022基准。此外，利用NRBO对12个CEC2020现实约束工程优化问题进行了优化。结果表明，该算法具有较高的勘探开发平衡性、较高的收敛速度和有效避免局部最优的能力，具有较好的优化效果。

参考文献

​​​​​​​R. Sowmya, M. Premkumar, and P. Jangir, “Newton-Raphson-Based Optimizer: A New Population-Based Metaheuristic Algorithm for Continuous Optimization Problems,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 128, pp. 107532, February 2024, doi: 10.1016/j.engappai.2023.107532.

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