1 简介

作为物理-元启发式算法中的一种，ASO 最早在 2018 年由赵卫国提出并将其应用于地下水分散系数估计。ASO 的灵感来自于基本的分子动力学,自然界中所有的物质都是由原子组成,原子具备质量和体积,在一个原子系统中,所有原子都是相互作用并且处于恒定的运动状态，其微观相互作用十分复杂。随着科学技术的发展，近些年来分子动力学发展迅速，已经可以使用计算机模拟原子和分子的物理运动规律。

2 部分代码

%-------------------------------------------------------------------%%  Atom Search Optimization (ASO)                    %%-------------------------------------------------------------------%%---输入------------------------------ --------------% 壮举：特征向量（实例 x 特征）% 标签：标签向量（实例 x 1）% N : 原子数% max_Iter : 最大迭代次数% alpha：深度权重% beta：乘数权重%---输出------------------------------ -------------% sFeat : 选定的功能% Sf : 选定的特征索引% Nf : 所选特征的数量% 曲线：收敛曲线%--------------------------------------------------------------------%% 原子搜索算法clc, clear, close; % 基准数据集load ionosphere.mat;  % 设置 20% 的数据作为验证集ho = 0.2; %保持方法HO = cvpartition(label,'HoldOut',ho,'Stratify',false);% 参数设置N        = 20; max_Iter = 200; alpha    = 50; beta     = 0.2;% 原子搜索优化[sFeat,Sf,Nf,curve] = jASO(feat,label,N,max_Iter,alpha,beta,HO);% 绘制收敛曲线plot(1:max_Iter,curve);xlabel('迭代次数');ylabel('最优值');title('ASO'); grid on;

3 仿真结果

4 参考文献

[1]洪欣. 基于原子搜索优化算法的结构参数识别[D]. 深圳大学, 2019.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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