好用的改进策略，不要错过（附Matlab代码）
发布时间：2024年01月23日
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）
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Cauchy Distribution Inverse Cumulative distribution Function?柯西逆累积分布函数
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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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320多种基础的群智能优化算法-matlab
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247485602&idx=1&sn=806af7a9a7169b058e179ca2a089c287&chksm=c12be4a7f65c6db15c5969dd0223d2e42759a8e24a263fb71abac3b5015c0cabe2c5bdbbf285&token=649838004&lang=zh_CN#rd175种群智能优化算法python库
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44028734/article/details/135740862
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