本文主要是介绍【论文复现|智能算法改进】动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- 1.算法原理
- 2.改进点
- 3.结果展示
- 4.参考文献
1.算法原理
【智能算法】人工兔优化算法（ARO）原理及实现
2.改进点
非线性递减能量因子：
A ( t ) = ( A max − A min ) × ( 1 − sin ( ( t T ) n × π 2 ) (1) \begin{aligned}A\left(t\right)&=\left(A_{\max}-A_{\min}\right)\times(1-\sin((\frac{t}{T})^{n}\times\frac{\pi}{2})\end{aligned}\tag{1} A(t)=(Amax−Amin)×(1−sin((Tt)n×2π)(1)
动态透镜成像学习策略:
X best ⋅ j ′ = a j + b j 2 + a j + b j 2 k − X best , j k (2) X'_{\text{best}\cdot j}=\frac{a_j+b_j}{2}+\frac{a_j+b_j}{2k}-\frac{X_{\text{best},j}}{k}\tag{2} Xbest⋅j′=2aj+bj+2kaj+bj−kXbest,j(2)
流程图：
3.结果展示
4.参考文献
[1] 王伟,龙文.动态透镜成像学习人工兔优化算法及应用[J].广西科学,2023,30(04):735-744.
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