河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）求解机器人栅格地图最短路径规划，可以自定义地图（提供MATLAB代码）

一、河马优化算法

河马优化算法（Hippopotamus optimization algorithm，HO）由Amiri等人于2024年提出，该算法模拟了河马在河流或池塘中的位置更新、针对捕食者的防御策略以及规避方法。2024最新算法：河马优化算法（HO）求解23个基准函数_hippopotamus optimization algorithm: a novel natur-CSDN博客

参考文献：

[1]Amiri, Mohammad Hussein, et al. “Hippopotamus Optimization Algorithm: a Novel Nature-Inspired Optimization Algorithm.” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, Springer Science and Business Media LLC, Feb. 2024, doi:10.1038/s41598-024-54910-3.

二、部分代码

clc
clear
close all
tic
%% 地图
global G S E
G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 
   0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0; 
   0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0; 
   0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0; 
   0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0; 
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   1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0; 
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   0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0; 
   0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;];
for i=1:20/2
    for j=1:20
        m=G(i,j);
        n=G(21-i,j);
        G(i,j)=n;
        G(21-i,j)=m;
    end
end
%% 
S = [1 1];   %起点
E = [20 20];  %终点
[ub,dimensions] = size(G);        
dim = dimensions - 2;             
%% 参数设置
Max_iter= 200;    % 最大迭代次数
SearchAgents_no = 50;         % 种群数量
X_min = 1;  
lb=1;
fobj=@(x)fitness(x);
[Best_score,Best_NC,Convergence_curve]=HO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
 
 
toc
%% 结果分析
global_best = round(Best_NC);
figure(1)
plot(Convergence_curve,'b-','linewidth',2.5)
xlabel('Iteration');
ylabel('Fitness');
legend('HO')

三、部分结果

四、完整MATLAB代码

点击main.m即可运行。