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目录
1 概述
2 定义和概念
2.1 背景
2.2 色轮
2.3 组合颜色的技巧
3 随机油漆优化算法
4 Matlab代码及文章详细阅读
5 参考文献
6 写在最后
1 概述
随机油漆 (SPO)优化算法是Ali Kaveh等人2020年提出的新算法。
本文提出了一种受艺术启发的优化算法，称为随机绘制优化器 (SPO)。 SPO 是一个受绘画艺术启发的优化器，色彩之美在该算法中起着主要作用。 SPO 作为一种优化算法，将搜索空间模拟为画布，并应用不同的颜色组合来寻找最佳颜色。四个简单的颜色组合规则，无需任何内部参数，为SPO提供了很好的探索和开发。该算法的性能通过二十三个著名的数学基准函数进行评估，并通过与最近深入研究的算法的比较研究验证了结果。此外，还使用了一组 IEEE 进化计算大会基准测试函数 (CEC-C06 2019)。另一方面，Wilcoxon 检验作为一种非参数统计检验，用于确定结果的显着性。最后，为了证明 SPO 的实用性，将该算法应用于四个不同的结构设计问题，在土木工程中被称为具有挑战性的问题。所有这些问题的结果表明，与其他算法相比，SPO 算法能够提供非常有竞争力的结果。
本文结构如下： 第二节解释了算法的灵感来源；第三解 介绍了新算法的公式和概述，即所谓的随机油漆优化器 (SPO)。在第四解中解决了几个数值数学和结构工程问题。 5 总结全文和对未来工作的建议。
2 定义和概念
2.1 背景
2.2 色轮
几个世纪以来，色轮不仅用于传达各种信息和宗教，还用于展示颜色组合或混合的基本规律。为了追踪它们的历史演变，使用 19 世纪末和 20 世纪的例子来区分基于根本不同的关系的几种形式可能会有所帮助。第一种包括红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫的七种颜色现在一般称为“加法”，一般称为牛顿1704年发表的流行色环[33]。从那时起，科学家和艺术家已经研究和发展了这个定义的许多变体。关于一种格式优于另一种格式的意见分歧一直存在争议。
2.3 组合颜色的技巧
详细数学模型见第4部分。
3 随机油漆优化算法
每种油漆的核心都需要不同的颜色。画家可以用无穷无尽的方式生成这些颜色。
艺术家可能会被一个特定的调色板所吸引，该调色板往往会定义他们整个作品的风格。颜料组合技术一直是色彩实践的关键之一，尤其是对画家而言。许多人认为油漆的颜色范围完全取决于画家的品味和优雅。因此，颜色选择的方法比看起来更复杂，并且在油漆中起着关键作用。人们应该了解颜色是如何产生的以及它们如何相互关联以产生美丽的油漆。这就是为什么艺术学校、学院和大学研究色彩理论的原因，它关注色彩的本质。在本文对色彩理论的定义中，对色轮和色彩组合技术进行了数学建模，以达到作为优化算法的随机油漆优化器 (SPO)。
4 Matlab代码及文章详细阅读
本文仅展现部分代码
% Update the BestColors
[Fun_eval（Fun_eval（SortOrder,:);
[SortedFit,idbest]=min(Fun_eval（idbest,:);
Colors=Colors(1:Colors_Number,:);
Fun_eval（1:Colors_Number,:);
Conv_History(Iter)=SortedFit; % Store Best Cost Ever Found
disp([' Iter= ',num2str(Iter), ' BestCost= ', num2str(Conv_History(Iter))])
plot(Conv_History,'Color','r','LineWidth',1)
title('收敛曲线')
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优解');
axis tight
legend('SPO')
end
%%Boundary Handling
function x=bound(x,UB,LB)
x(x>UB)=UB(x>UB); x(x<LB)=LB(x<LB);
end
5 参考文献
Stochastic paint optimizer: theory and application in civil engineering
Ali Kaveh1 · Siamak Talatahari2 · Nima Khodadadi
6 写在最后
部分理论引用网络文献，若有侵权请联系博主删除。
