mscoa专题

性能优越!|多策略改进的长鼻浣熊优化算法MSCOA(MATLAB)

文章来源于我的个人公众号:KAU的云实验台,主要更新智能优化算法的原理、应用、改进 ​函数测试(部分): 仅运行MSCOA: 所有元启发式算法的共同点在于,其搜索过程可分为勘探和开发两个阶段。勘探阶段指算法对全局空间的搜索能力,决定了算法能否获得最优解;开发阶段指对局部空间的搜索能力,决定了算法获得最优解的速度。勘探和开发之间的平衡做的越好,算法的性能就越好。而由没有免费的午餐(NFL