【第一期】改进群体智能优化算法终结者，将近3000个改进策略+1万种改进算法！！！

【第一期】改进群体智能优化算法终结者，将近3000个改进策略+1万种改进算法！！！

• • • 摘要
    • 一、2816种改进策略介绍
    • • （1）【头部混沌变异】
      • • ①-Tent 映射
        • ②-Logistic映射
        • ③-Cubic 映射
        • ④-chebyshev 映射
        • ⑤-Piecewise 映射
        • ⑥-sinusoidal 映射
        • ⑦-Sine 映射
        • ⑧-ICMIC 映射（无限折叠迭代混沌映射）
        • ⑨-Circle 映射
        • ⑩-Bernoulli 映射
        • （2）【身体融合变异】
        • （3）【尾部拼接变异】
        • 二、五种群体智能优化算法改进效果
        • • （1）改进灰狼优化算法（IGWO）
          • （2）改进哈里斯鹰优化算法（IHHO）
          • （3）改进蚁狮优化算法（IALO）
          • （4）改进白鹭群优化算法（IESOA）
          • （5）改进平衡优化器算法（IEO）

            

            摘要

            本期内容共包含2816种改进方案，配合5个群体智能优化算法，实现1万多个改进算法的生成。

            • 本期改进的算法为：灰狼优化算法（GWO）、哈里斯鹰优化算法（HHO）、蚁狮优化算法（ALO）、白鹭群优化算法（ESOA）、平衡优化器算法（EO）
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              一、2816种改进策略介绍

              我们将算法的通用改进策略进行了总结，分别是【头部混沌变异】、【身体融合变异】以及【尾部拼接变异】，在代码中的编号对应情况见下表。这些改进方案进行组合数量为：11✖16✖16=2816，即存在2816种改进策略。

              

              下面依次进行介绍：

              （1）【头部混沌变异】

              群体智能算法在各种优化问题中找到了广泛的应用。然而，固定的初始化策略可能限制了这些算法的性能。为了增强搜索能力和寻优性能, 许多混沌映射作为初始化方法被引入到群体智能算法中。使用混沌映射初始化群体智能算法具有多个优点：

              • **增强全局搜索能力：**混沌映射的初始种群覆盖了整个解空间，这有助于增强算法的全局搜索能力，从而更有效地找到全局最优解。
              • **提高收敛速度：**由于混沌映射产生的种群分布均匀，可以避免在优化过程中陷入局部最优，从而提高算法的收敛速度。
              • **保证解的多样性：**混沌映射生成的种群拥有高度随机性和不确定性，这有助于保证解的多样性，提高找到全局最优解的可能性。
              • **减少参数调整压力：**一些混沌映射能够自我调整，减轻了参数调整的负担。

                总的来说，混沌映射为群体智能算法提供了一种有效的初始化策略，有助于改进算法的寻优性能。然而，它并非一个万能的解决方案，其效果也会依赖于具体问题的特性。

                下面是本套代码包含的10种混沌映射

                ①-Tent 映射

                

                % N: 种群的个数; dim: 维度; tent: 混沌系数.
                tent=1.1; %tent混沌系数
                Tent=rand(N,dim);
                for i=1:N
                for j=2:dim
                if Tent(i,j-1)=tent
                Tent(i,j)=(1-Tent(i,j-1))/(1-tent);
                end
                end
                end
                

                ②-Logistic映射

                

                miu=2; %混沌系数
                Logistic=rand(N,dim);
                for i=1:N
                for j=2:dim
                Logistic(i,j)=miu.* Logistic(i,j-1).*(1-Logistic(i,j-1));
                end
                end
                

                ③-Cubic 映射

                

                cubic=2.59;
                Cubic=rand(N,dim);
                for i=1:N
                for j=2:dim
                Cubic(i,j)=cubic.*Cubic(i,j-1).*(1-Cubic(i,j-1).^2);
                end
                end
                

                ④-chebyshev 映射

                

                chebyshev=8;
                Chebyshev=rand(N,dim);
                for i=1:N
                for j=2:dim
                Chebyshev(i,j)=cos(chebyshev.*acos(Chebyshev(i,j-1)));
                end
                end
                

                ⑤-Piecewise 映射

                

                p=1;
                Piecewise=rand(N,dim);
                for i=1:N
                for j=2:dim
                if Piecewise(i,j-1)>0&&Piecewise(i,j-1)
                =p&&Piecewise(i,j-1)=0.5&&Piecewise(i,j-1)=1-p&&Piecewise(i,j-1)