无需花里胡哨，近80种改进策略，仅需一行可改进任意优化算法！

根据“没有免费的午餐”没有一个单一的群体智能优化算法可以解决所有的优化问题每一个群体智能优化算法都有局限性和限制。所以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。改进算法有难度找不到思路在这里整理了79种改进策略的Matlab代码详细提供了示例算法和参考文献仅需一行代码让你轻松改进所有优化算法。一、佳点集初始化有用 or 没用这是一个问题佳点集理论源自我国著名数学家华罗庚。假设Hs是s维欧氏空间的单位立方体其中存在点集它的偏差满足其中C(rε)是常数只与rε(ε0)有关。那么Pn(k)称为佳点集r称为佳点集。佳点集r的值为其中p是满足p-3/2≥s 的最小素数。关于佳点集更多内容互联网、中国知网上有很多这里不在赘述因此基于佳点集理论新的初始化策略为其中upper为上界low为下界。二、21种混沌初始化用于改进所有优化算法21种混沌映射方法-混沌初始化附matlab代码包括Chebyshev混沌映射Circle 混沌映射Gauss/mouse 混沌映射Iterative 混沌映射Logistic 混沌映射Piecewise 混沌映射Sine 混沌映射Singer 混沌映射Sinusoidal 混沌映射Tent 混沌映射Fuch 混沌映射SPM 混沌映射ICMIC 混沌映射Tent-Logistic-Cosine 混沌映射Sine-Tent-Cosine 混沌映射Logistic-Sine-Cosine 混沌映射Henon 混沌映射Cubic 混沌映射Logistic-Tent 混沌映射Bernoulli 混沌映射Kent 混沌映射三、21种混沌参数化【效果突出】优化算法改进策略21种混沌映射方法-参数混沌化附matlab代码包括Chebyshev混沌映射Circle 混沌映射Gauss/mouse 混沌映射Iterative 混沌映射Logistic 混沌映射Piecewise 混沌映射Sine 混沌映射Singer 混沌映射Sinusoidal 混沌映射Tent 混沌映射Fuch 混沌映射SPM 混沌映射ICMIC 混沌映射Tent-Logistic-Cosine 混沌映射Sine-Tent-Cosine 混沌映射Logistic-Sine-Cosine 混沌映射Henon 混沌映射Cubic 混沌映射Logistic-Tent 混沌映射Bernoulli 混沌映射Kent 混沌映射四、13种变异策略【仅需一行】13种变异策略改进所有群智能优化算法附matlab代码包括高斯变异高斯精英变异柯西变异柯西逆累积分布变异t分布扰动变异自适应t分布扰动变异正态云变异周期变异精英差分变异 DE/best/1随机-精英差分变异 DE/rand-to-best/1随机差分变异 DE/rand/2精英差分变异 DE/best/2非均匀变异五、10种飞行/分布函数必备10种分布函数仅需一行可改进所有群优化算法附matlab代码具体有六、Nelder‑Mead单纯形法Nelder‑Mead simplex这个改进策略一定不要错过仅需一行可改进所有群优化算法附matlab代码Nelder-Mead单纯形法又称之为Downhill单纯形法是一种用于多维无约束问题的数值优化方法‌由Nelder和Mead于1965年发明。‌这种方法属于迭代搜索算法类别‌它使用单纯形的概念来寻找函数的最小值。‌单纯形是一个多维空间中的多面体‌其顶点构成问题的解的集合。‌Nelder-Mead法不依赖于函数的导数信息‌因此适用于那些难以或无法获得解析表达式的函数优化问题。七、12种反向学习策略Opposition_Based_Learning思路找对发文不愁12种反向学习策略仅需一行可改进任意优化算法附matlab代码反向学习策略Opposition-Based Learning, OBL是一种用于改进群智能优化算法的技术以提高算法的搜索效率和解的质量。共计79种改进策略。提供的示例算法中有原始算法和改进的算法可以对比两者之间的不同一行行的对比学习。其实为了节省大家的时间、降低代码工作量提高改进效率改进策略均已集成函数形式改进时调用即可扩展性极强。改进算法的代码相较于原始算法仅增加了一行工作量非常非常小在改进代码中比较醒目。也就是说照猫画虎一行代码可以让你改进所有的优化算法非常好用。友情提醒多策略相互配合改进效果可能会更佳哦