现实世界数值优化问题的难度和复杂性日益增加，这要求有效的优化方法。迄今为止，各种元启发式方法已经被引入，但只有少数获得了学术界的认可。本文提出了一种新的元启发式算法——阿基米德优化算法(AOA)来解决优化问题。AOA的灵感来自于一个有趣的物理定律阿基米德原理。它模仿了向上施加在部分或完全浸入流体中的物体上的浮力与被置换流体的重量成正比的原理。在CEC'17测试集和4个工程设计问题上对提出的AOA算法进行了性能测试。通过AO金宝搏官方网站A得到的解决方案已经超过了著名的最先进的和最近引入的元启发式算法，如遗传算法(GA)，粒子群优化(PSO)，差分进化变体L-SHADE和LSHADE-EpSin，鲸鱼优化算法(WOA)，正弦-余弦算法(SCA)，哈里斯鹰优化(HHO)，和平衡优化器(EO)。实验结果表明，面向对象算法在收敛速度和探索-开发平衡方面是一种高性能的优化工具，可以有效地解决复杂问题。源代码目前可从//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/79822-archimedes-optimization-algorithm公开
引用作为
Hashim、Fatma A.、Kashif Hussain、Essam H. Houssein、Mai S. Mabrouk和Walid Al-Atabany。阿基米德优化算法:求解优化问题的一种新的元启发式算法。应用智能(2020):1-21。
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AOA.
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谢谢，我已经添加了所有的文件
你好，教授，看来你没有上传算法文件。