田间肥力提升算法的Matlab实现

简介：
本研究探讨了田间肥力提升算法，并利用MATLAB进行实现与优化，旨在提高农业生产的效率和可持续性。通过数据分析和模型构建，实现了对土壤肥力的有效评估与改善策略制定。 当前，在解决连续优化问题以达到最优解的过程中，元启发式算法的应用显著增加。本段落提出了一种受自然界农田肥力概念启发的新型元启发式算法；该算法将农田划分为若干区域，并通过内部与外部存储器中的两种最佳策略来提升每个区域解决方案的效率。为了验证这种新方法的有效性，在数学优化领域的20个经典函数上进行了模拟实验，这对于评估此类算法并展示其结果至关重要。 随后，我们对这一新的“农田肥力”概念与其他几种流行的元启发式算法（如人工蜂群(ABC)、萤火虫算法(FA)、和谐搜索(HS)、粒子群优化(PSO)、差分进化(DE)以及蝙蝠算法(BA)，还有改进的PSO）进行了比较。实验结果表明，“农田肥力”在大多数情况下优于其他元启发式算法。 具体而言，当应用于低维问题时，“农田肥力”的表现已经证明了其作为强大元启发式工具的能力，并且能够有效地优化问题。同时，在处理高维度的问题上，“农田肥力”也展示出了比其他算法更好的性能。“农田肥力”在面对更高维度的挑战时展现出相对稳定的效率，而其他一些算法的有效性则随着维度数目的增加显著下降，这进一步证明了“农田肥力”的优越性。