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一、贪婪个体优化算法

贪婪个体优化算法（Greedy Man Optimization Algorithm，GMOA）是Hamed Nozari与Hossein Abdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法，它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制：MMO抵抗机制，防止过早替换解；周期性寄生虫清除机制，促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性的问题。

GMOA算法流程：

1. 初始化种群
   设置种群大小：N = population_size
   生成初始种群：population = [generate_random_solution() for _ in range(N)]
   生成 N 个随机解，每个解代表一个候选解。
   初始化 MMO 抵抗值：mmo_resistance = [random_value(0, 1) for _ in range(N)]
   为每个解生成一个随机的 MMO 抵抗值，范围在 0 到 1 之间。
   计算目标函数值：objective_values = [evaluate_objective(solution) for solution in population]
   评估每个解的目标函数值，用于衡量解的优劣。
2. 主优化循环
   迭代次数：for iteration in range(max_iterations):
   进行 max_iterations 次迭代。
   2.1 竞争机制
   遍历每个解：for i in range(N):
   对种群中的每个解进行操作。
   2.1.1 选择邻近解
   选择邻近解：j = random_neighbor_index(N, i)
   从种群中随机选择一个与当前解 i 不同的邻近解 j。
   2.1.2 比较目标函数值
   比较目标值：if objective_values[j] < objective_values[i]:
   如果邻近解 j 的目标函数值小于当前解 i 的目标函数值，则尝试替换当前解。
   2.1.3 基于 MMO 抵抗值的替换
   生成随机阈值：if random_value(0, 1) > mmo_resistance[i]:
   生成一个 0 到 1 之间的随机值，如果该值大于当前解 i 的 MMO 抵抗值，则进行替换。
   替换解：population[i] = population[j]
   将当前解 i 替换为邻近解 j。
   更新目标函数值：objective_values[i] = objective_values[j]
   更新当前解的目标函数值为邻近解的目标函数值。
   2.2 周期性寄生虫清除
   判断是否进行寄生虫清除：if iteration % parasite_removal_frequency == 0:
   如果当前迭代次数是 parasite_removal_frequency 的倍数，则进行寄生虫清除操作。
   2.2.1 遍历每个解
   遍历每个解：for i in range(N):
   对种群中的每个解进行操作。
   2.2.2 判断是否突变
   判断是否突变：if should_mutate():
   如果满足突变条件，则进行突变操作。
   2.2.3 突变操作
   突变解：mutate_solution(population[i])
   对当前解进行突变操作，引入小的随机变化。
   减少 MMO 抵抗值：mmo_resistance[i] *= 0.5
   将当前解的 MMO 抵抗值减半，以降低其抵抗能力。
   更新目标函数值：objective_values[i] = evaluate_objective(population[i])
   重新评估当前解的目标函数值。
3. 返回最优解
   返回最优解：best_solution = population[argmin(objective_values)]
   从种群中选择目标函数值最小的解作为最优解并返回。

参考文献：
[1]Nozari, H., Abdi, H. Greedy Man Optimization Algorithm (GMOA): A Novel Approach to Problem Solving with Resistant Parasites. Journal of Industrial and Systems Engineering, 2024; 16(3): 106-117.

二、23个函数介绍

参考文献：

[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.

三、部分代码及结果

SearchAgents_no = 100;
Max_iter = 1000;
fn=12;
Function_name=strcat('F',num2str(fn));
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_score,Best_pos,PO_cg_curve]=(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);
semilogy(PO_cg_curve,'LineWidth',2)
title(Function_name)
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');

四、完整MATLAB代码见下方名片