探究阴阳对优化算法(YYPO)

阴阳对优化算法 (YYPO)

阴阳对优化算法 (YYPO) 是一种受古代阴阳哲学启发的优化算法，于 2016 年提出。该算法基于阴阳平衡的思想，通过模拟阴阳之间的相互作用和转化来寻找问题的最优解。

算法原理

YYPO 算法的核心思想是将搜索空间划分为阴阳两个部分，并通过迭代的方式不断调整阴阳之间的平衡关系。算法的关键步骤包括：

• 初始化：在搜索空间中随机生成一组初始解，并将其分为阴阳两部分。
• 阴阳相互作用：阴阳两部分的解通过相互吸引和排斥进行交互，以探索搜索空间并寻找更优的解。
• 阴阳转化：根据一定的规则，部分阴阳解可以进行转化，从而跳出局部最优并增加种群多样性。
• 更新：根据适应度函数评估解的质量，并保留较优的解进入下一代。

算法特点

• 全局搜索能力强：阴阳之间的相互作用和转化机制能够有效避免算法陷入局部最优。
• 参数设置简单：算法的参数设置相对简单，易于理解和使用。
• 应用广泛：YYPO 算法可以应用于各种优化问题，例如函数优化、工程设计和机器学习等。

未来研究方向

• 改进阴阳相互作用机制：探索更有效的阴阳交互方式，进一步提高算法的搜索效率。
• 自适应参数调整：研究自适应的参数调整策略，根据问题的特点动态调整算法参数。
• 与其他算法结合：将 YYPO 算法与其他优化算法结合，发挥各自优势并提高算法性能。