Matlab群体智能优化算法之学车算法(DTBO)

Driving Training-Based Optimization: A New Human-Based Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems
参考文献：Dehghani M, Trojovská E, Trojovský P. Driving Training-Based Optimization: A New Human-Based Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems[J]. 2022…
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当你有疑问，为什么这些算法层次不穷的时侯，可以看看NFL定理。
  there is no guarantee that an algorithm will work the same in all optimization problems.

  作者又出乎意料的来了一个基于驾驶训练的优化算法，动物园快结束了，谁能想到开始了基于人的元启发式算法盛行了。
  各位少年，努力把，你苦苦在学车，别人把车造了，车学了，你练了，考了证了，就走了。有的人却在这上面做了文章，我只能感慨差距啊。不用憧憬在未来，我想在我写这篇博客的时候，已经存在好多了。孤陋寡闻啊。

  优化的问题：决策变量、约束条件、目标函数
  DBTO灵感来源：


主要关心的是位置如何更新的，这也是所有算法的关键之处
1、教练的培训
  这个阶段是基于学车者对教练的选择，然后由选定的教练对学车这进行培训
  选择一定数量的最佳成员作为教练，其余作为学车者。这个阶段将增加BTBO在全局搜索和发现最优区域的探索能力。选择的时候是根据适应度的值来选取的，数量假设为N，N是一个动态更新的数字，可根据下述描述的公式。


  这个阶段的位置更新方式

2、学车者学习教练的本事

3、学车者自己的学习
这个阶段像极了自己的操作。大家在学车的时候，可能教练不是这么教的，你自己创建了自己的独特开车方式。很帅。
伪代码

作者对未来研究方向的简短阐述，他对比了PSO,WOA,MVO,GA,GWO,GSA,TLBO,RSA,TSA

我只能说不分好坏。没有绝对的好，没有绝对的坏。我打算把自己现在有的智能算法做一个系统的分类。当然，我也是看别人论文对这些的定义。做一个暂时的归纳吧
可以学习学习，看看优秀的论文是如何做对比的。独立运行20次，和经典的十个算法做了比较
对比的东西包括：平均值，最优值，最差值，标准差，中位数，排名

我只能说只有自己运行一次才知道会得到什么样的结果。
图我就不放了，别人写好的代码，我运行一下也没多大意义。
大家可以学习学习思路。可能用不到，但是读完之后总有些许收获。

没有目录，没有自己敲公式，觉得罪恶啊。希望下次可以做到好好写。哈哈哈。
在线征求一份伪代码的模板，我是用word三线表画的，敲公式的时候感觉不对劲。大家有没有好的推荐，谢谢啊。