操作環境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

能量谷優化算法（Energy?Valley?Optimization,?EVO）是一種啟發式優化算法，靈感來源于物理學中的“能量谷”概念。它試圖模擬能量在不同能量谷中的轉移過程，以尋找最優解。
在EVO算法中，每個解都被視為一個“能量體”，它在不同的“能量谷”中移動。能量谷代表了問題解空間中的潛在解區域。算法的目標是通過模擬能量體在能量谷中的轉移過程來尋找全局最優解或近似最優解。

EVO算法包括以下幾個關鍵步驟：
1.?初始化：初始時，隨機生成一組解，每個解代表一個能量體，置于不同的能量谷中。
2.?評估與選擇：對每個能量體的性能進行評估，并根據其性能選擇一定數量的能量體進行下一步的優化過程。
3.?能量轉移：?在這一步驟中，選中的能量體會根據特定的規則在能量谷中移動。這個過程模仿了物理學中的能量在不同狀態之間轉移的現象，目的是探索新的潛在解。
4.?更新能量谷：?根據能量體的新位置，更新能量谷的狀態。這可能包括合并相近的能量谷或者創建新的能量谷，以更好地反映解空間的特性。
5.?迭代與收斂：這些步驟會重復進行，直到滿足特定的停止條件，如達到預定的迭代次數或解的質量不再有顯著提升。

EVO算法在解決具有復雜搜索空間和多峰值特性的優化問題時表現出色，因為它能有效避免局部最優解，并尋找到全局最優解或接近全局最優的解。這種算法廣泛應用于工程優化、科學研究和商業決策等領域。

2、仿真結果演示

3、關鍵代碼展示

略

4、MATLAB?源碼獲取

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