2025年7月优化算法-文化史优化算法Cultural history optimization-附Matlab免费代码

引言

本期介绍一种新的创新算法——文化史优化算法Cultural history optimization，CHOA。该算法基于文化史原理的人类启发元启发式算法，于2025年7月最新发表在 期刊 Neural Computing and Applications。

参考文献

02. 数学建模

文化史科学解释了人类社会生活的各个方面，这些方面代表了个体将最初的想法转变为最终的现代形式的集体行为。

1. 初始化：和其他群优化算法一样，采用随机初始化。

2. 结合算子：通过这种结合，精英集群中的个体将分享他们最后发现的想法，找到一个更好的解决方案，从而导致文化的进步。在数学上，轮盘赌的选择可以用来组合想法。从每个精英聚类中选择第一个精英，而从另一个精英聚类中选择第二个精英以提取不同的解，因为从单个聚类中选择会增加相似解的概率。如前所述，CHOA的组合算子的作用类似于进化算法的交叉算子。

3. 竞争算子：虽然算法的突变算子是搜索远程区域的一个有价值的工具，但其完全随机的行为使其不适合高收敛速度要求。因此，有必要引入另一种算子，同时提供可调权值的勘探和开采，以实现更快的收敛速度：

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算法流程图：

03. 对比验证

原文作者通根据47个基准函数和CEC06 - 2019测试套件进行评估，包括大规模单峰、多峰和固定维函数。结果表明，CHOA具有较强的探索和开发能力，能够实现全局最优，收敛速度快，计算成本可控。性能指标，包括平均成本、标准偏差、收敛加速和计算负担，与已建立的元启发式进行比较，突出了有效性。。

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