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1动物园算法-智能优化算法简介及个人看法
动物园算法这两年成果量直接指数增长，我也不知道为啥这个方向发核心、sci这么容易中，并没有抨击该方向的意思哈，这个方向所求的近似解确实节约了大量的成本，只要好的应用赋能，建议各位本硕博的同学都可以选这个方向，容易出成果，交叉学科控制工程、系统工程很多地方都能用上！！！！欢迎进群与我交流。
2 对比算法汇总
今天对比的共有十四种主流基础算法如下所示：
- 蝴蝶优化算法
- 灰狼优化算法
- 粒子群算法
- 海洋捕食算法
- 麻雀搜索算法
- 鲸鱼优化算法
- 乌燕鸥优化算法
- 正余弦优化算法
- 黑猩猩优化算法
- 老鹰算法
- 自然库特鸟
- 闪电优化算法
- 爬虫搜索算法
- 哈里斯鹰优化算法
3 算法绘图对比
对比的主要是一些基准的测试函数
- F1-F7,US单峰(Unimodal Separable);
- F8-F13,MS多峰(Multimodal Separable)
- F14-F23,固定维数(Fixed-dimension Multimodal test bench functions)
想提出新算法的建议直接百度搜索“国家保护动物有哪些”“保护动物信息汇总”等等，肯定会有意想不到的答案的。
单峰函数F1
单峰函数F2
多峰函数F10
固定维数F18
3.1部分代码文件展示
部分代码展示
3.2 测试函数表达式
测试函数表达式
<hr/>4 总结
这里做个简单的总结，从对比的函数来看，单峰上面麻雀搜索算法和老鹰算法是纯纯的第一梯队，多峰上面黑猩猩优化算法和海洋捕食者好像还可以哈，固定维的话友好有坏，具体的对比各位可以拿到代码自行对比哈！！
5参考资料
主要来源于matlab官方网，然后有些算法自己稍微调整了一下哈。
6代码获取方式
各位支持一下吧，白菜价code，群内资料真的很多哈！！单这一份对比code就直接回本了哈。
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2 https://mianbaoduo.com/o/bread/YpmXk51x
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雷达卡
发表于 2022-5-21 19:55
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