好用的改进策略，不要错过（附Matlab代码）

引言

很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。纵观茫茫文献，改进策略有非常之多，比如：混沌映射（不完全统计有10种）、柯西变异、高斯变异、差分变异、t分布扰动变异、随机游走、反向学习、莱维（levy）飞行等等。然而，这些改进策略用之无味，弃之可惜，早已烂大街，难以给人眼前一亮的感觉，多策略改进也是这些三三两两改进策略的排列组合，导致文章缺乏新意，屡投不中。

本期分享的改进策略源自2022年发表在中科院2区SCI期刊Applied Intelligence上的文章。?该文章考虑了两个改进策略：（可能博主翻译不准）

1. Cauchy Distribution Inverse Cumulative distribution Function?柯西逆累积分布函数

2. Tangent Flight Operator正切飞行算子

文章给出了用法，形式也较为简单，类似于levy飞行。

参考文献

本期利用哈里斯鹰算法HHO复现了上述文章的算法，并将上述策略用于改进冠豪猪优化算法Crested Porcupine Optimizer，CPO（2024年发表在中科院1区的优化算法）。为了方便对比，改进后的算法暂取名为m-HHO和m-CPO。各位可大开脑洞，为你的算法起个时髦的名字。在常用的cec2017测试函数中进行对比，算法最大迭代次数设为500次，运行为10次。?

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纷传

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