群智能优化算法写作分析与改进算法可能遇到的问题

目录

前言

一、目前群智能算法类文章分析

       1.缺少实用性及写作定式问题

        2.改进算法的分析

二、测试函数中快速收敛的问题

       1.在改进算法时的快速收敛

        2.测试函数分类

        3.本章小结

总结

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前言

以下是我个人对群智能优化算法文章一些看法，有不对的地方还请大家多批评指正：

        本篇主要是关于我个人对目前关于群智能优化算法的文章分析和部分改进策略的分析。

        目前没有任何一种群智能优化算法或其改进算法可以在所有问题中均展现良好性能，不同的问题需要采用不同的优化算法来解决，这样也就出现了很多关于采用群智能优化算法求解工程应用的文章，但是所提算法真的就有效吗？测试函数又能说明什么呢？

        基于上述思考，我做了以下分析，希望能帮助到正在用智能优化算法的人。

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一、目前群智能算法类文章分析

       1.缺少实用性及写作定式问题

        首先无论TOP期刊还是其他期刊中所提或所改进算法描述的性能有多优异，但是不得不承认现实企业中用这些算法来解决实际的问题的还是非常少的（没说那么绝对，其实我觉得根本就不会用智能算法来求解实际问题）。

        发TOP期刊肯定还是有难度的，我觉得以后群智能优化算法发TOP会越来越难，因为目前的文章几乎已经形成写作定式了，即使是自己提出的算法。无非也就是根据物理定律、自然界生物习性等等，一尘不变的初始化种群，然后全局和局部的函数表达式（表达式里会有一些随迭代次数而变化的参数或者其他的一些固定参数），加上边界条件限制也就构成了一个新算法了（有兴趣的可以去比较一下鹈鹕优化算法和北方苍鹰优化算法、灰狼优化算法