目录
- 1.前言
- 2.CEC2017指标
- 3.效果展示
- 4.探索开发比
- 5.定性分析
- 6.附件材料
- 7.代码获取
1.前言
本期推出一期原创改进——一种多策略改进Alpha进化算法(IAE)~
选择CEC2017测试集低维(30dim)和高维(100dim)进行测试,评估次数FES,对比算法选择灰狼优化算法(GWO),极光优化算法(PLO),局部强化算法(PRO),海市蜃楼优化算法(FATA)以及Alpha进化算法(AE)。
2.CEC2017指标
低维-30dim
改进AE算法:Friedamn排名,F1-F30(除F2外,22个函数Rank 1)
平均Friedamn排名1.59
高维-100dim
改进AE算法:Friedamn排名,F1-F30(除F2外,17个函数Rank 1)
平均Friedamn排名1.79
3.效果展示
篇幅限制,展示部分效果图
箱型图
4.探索开发比
5.定性分析
6.附件材料
提供改进策略文档,CEC2017统计指标