42、自然启发式优化算法的问题、练习与算法汇总

自然启发式优化算法的问题、练习与算法汇总

1. 问题与练习概述

在优化领域，为了评估不同算法在全局优化中的性能，通常会定义一些基准性能函数。下面将详细介绍一系列相关的问题与练习。

1.1 第一组函数优化

• 对于Ackley函数1 - 4、Adjiman函数和Alpine函数1、2的全局优化，定义其基准性能函数。基于遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）和蝙蝠算法（BA）这三种方法，分别给出误差率和计算时间。

1.2 第二组函数优化

• 针对Bartels Conn函数、Biggs EXP2函数、Bird函数和Bohachevsky函数1 - 3的全局优化，定义基准性能函数。基于萤火虫算法（FA）、磷虾群算法（KH）和蝙蝠算法（BA），分别给出误差率和计算时间。

1.3 第三组函数优化

• 对于Box - Betts二次和函数、Branin RCOS函数和Brown函数的全局优化，定义基准性能函数。基于布谷鸟搜索算法（CS）、萤火虫算法（FA）和灰狼优化算法（GWO），分别给出误差率和计算时间，并进行比较。

1.4 第四组函数优化

• 针对Powell奇异函数1、2、Powell和函数以及Mishra函数1 - 3的全局优化，定义基准性能函数。基于人工蜂群算法（ABC）、布谷鸟搜索算法（CS）和帝王企鹅算法（EPA），分别给出误差率和计算时间，并进行比较。

1.5 混合算法应用

• 基于Helica