智能优化算法-蒲公英优化器Dandelion Optimizer(附Matlab代码)

群智能优化算法是一类基于群体智慧和生物进化原理的优化算法。蒲公英算法（Dandelion Algorithm）是其中之一，它模拟了蒲公英的繁殖和传播过程。蒲公英算法通常用于多目标优化问题，其核心思想是通过模拟蒲公英的种子散布、飞行和落地等过程，来搜索最优解的近似解。 蒲公英算法的主要步骤包括： 1. 种子初始化：随机生成初始的种子个体。 2. 种群更新：根据适应度函数评估个体适应度，并计算个体的飞行方向和距离。 3. 飞行模拟：根据个体的飞行方向和距离，模拟个体在搜索空间中的飞行过程。 4. 繁殖与传播：根据个体的适应度值，选择部分个体进行繁殖和传播操作，生成新的种子个体。 5. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足则输出近似最优解；否则返回步骤2。 蒲公英算法具有较好的全局搜索能力和鲁棒性，适用于多目标优化问题和复杂的搜索空间。它已经在许多领域得到了应用，如工程优化、机器学习、数据挖掘等。