引言

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。

前期已分享320多种基础优化算法（速来下载！超320种基础优化算法！-Matlab版（截至2023.12.02））。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、柯西变异、高斯变异、随机游走、差分变异、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，导致文章缺乏新意，屡投不中。

本期分享一个小众且有效的改进策略，源自常年处于中科院1区顶刊行列的IEEE Transactions on Evolutionary Computation，值得信赖。

本期以鲸鱼优化算法（WOA）（源码）作为例子，对其进行探索性改进。

首先，使用改进策略对WOA进行改进。为了方便对比，改进后的算法暂取名为modified-WOA。各位可大开脑洞，为你的算法起个时髦的名字。

最后，在常用的测试函数中进行对比，最大迭代次数：500次，运行20次，计算8种统计指标：1.最优值(Best)，2.最差值(Worst),3.均值(Mean)，4.中位数(Median)，5.标准差(Std)，6. wilcoxon秩和检验(Wilcoxon's rank-sum test) ,7.Wilcoxon符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test ) ,8. Friedman检验(Friedman Test)和箱型图(Boxplot)。

更多的文献信息、改进方式尽在代码中

主函数main.m：

clc
clear
close all
% 关注公众号：优化算法侠
SearchAgents=50; % 种群数

Function_name='F1'; % F1 to F23

Max_iteration=500; % 最大迭代次数

Optimal_results={}; % Optimal results

% 函数的四个基本元素信息
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);

runs = 20;
for run=1:runs
    %%
    
    [Best_score,Best_pos,cg_curve]=modified_WOA(SearchAgents,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
    Optimal_results{1,1}="modified-WOA";
    Optimal_results{2,1}="modified-WOA";
    Optimal_results{3,1}(run,:)=cg_curve;
    Optimal_results{4,1}(run,:)=Best_score;
    Optimal_results{5,1}{run,:}=Best_pos;
    
    % %
    [Best_score,Best_pos,cg_curve]=WOA(SearchAgents,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
    Optimal_results{1,2}="WOA";
    Optimal_results{2,2}="WOA";
    Optimal_results{3,2}(run,:)=cg_curve;
    Optimal_results{4,2}(run,:)=Best_score;
    Optimal_results{5,2}{run,:}=Best_pos;
    
end
%% 统计值——保存在以Function_name命名的文件中
[Results,wilcoxon_test,friedman_test]=Cal_stats(Function_name,Optimal_results);

%% 绘图——函数3d图,平均收敛曲线图,箱线图等
DrawPic(Function_name,Results,Optimal_results);

结果展示

 从收敛曲线和箱型图，可以发现改进后的modified-WOA在测试函数上的性能还是有效的，也许结合其他改进策略可取得更满意的结果。

Matlab代码下载

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纷传

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320多种基础的群智能优化算法-matlab

速来下载！超320种基础优化算法！-Matlab版（截至2023.12.02）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247485602&idx=1&sn=806af7a9a7169b058e179ca2a089c287&chksm=c12be4a7f65c6db15c5969dd0223d2e42759a8e24a263fb71abac3b5015c0cabe2c5bdbbf285&token=649838004&lang=zh_CN#rd

175种群智能优化算法python库

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