一、海马优化算法

海马优化算法（Sea Horse Optimizer,SHO）由Shijie Zhao等人于提出，该算法性能高效，思路新颖。

参考文献：Zhao, S., Zhang, T., Ma, S. et al.Sea-horse optimizer: a novel nature-inspired meta-heuristic for global optimization problems.Appl Intell (). /10.1007/s10489-022-03994-3

SHO算法描述：

二、CEC简介

CEC共有10个测试函数测试维度包含：2D、5D、10D、15D、20D。CEC测试问题随着维度的增加求解极其困难。

三、求解结果

将海马优化算法SHO运用于求解CEC中10个函数，其中每个测试函数可以选择的维度分别有：2D、5D、10D、15D、20D。增大迭代次数，海马优化算法SHO的求解效果更佳。本例测试函数维度均为10D（可根据自己需求调整），种群大小为50，最大迭代次数为1000次。

close allclearclcMaxFes = 1000;%迭代次数VarNumber = 10;%维度 2/5/10/15/20nPop = 50;%种群大小VarMin=-100;%下限VarMax=100;%上限fitnessfunc=str2func('cec20_func');Function_name=1;[Best_Fit,Best_Pos,Curve]=SHO(nPop,MaxFes,VarMin,VarMax,VarNumber,CostFunction); figureplot(Curve,'linewidth',2.5)xlabel('迭代次数')ylabel('适应度值')legend('SHO')title(strcat('CEC-F',num2str(Function_name)))

部分求解结果：

F1：

F2:

F3：

F4:

四、参考代码

文件夹内包含海马优化算法SHO求解CEC完整代码，点击main.m即可运行。