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CEC 2017
CEC 2017
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新的冠状病毒优化算法表现出竞争力
研究人员开发了冠状病毒优化算法（COA），这是一个受 SARS-CoV-2 机制启发的用于全局优化任务的进化框架。该算法结合了精英引导吸引、自适应参数变化和停滞恢复等特性。在 CEC 2017 基准函数上，COA 与其他 15 种优化器相比表现出优越的性能，尤其在复合函数上表现出色，尽管其在某些混合函数和高维问题上的有效性仍需进一步研究。
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新框架剖析CEC 2017基准变换以进行算法分析
研究人员开发了一个新框架，可以在CEC 2017基准测试中独立控制偏差、偏移和旋转变换。这使得能够更精细地分析这些变换如何单独影响算法行为，特别是诊断混合海洋捕食者算法（hMPA）。该研究改编了动态边界深度单纯形分类器（DSC和eDSC）来分析所有八种偏差-偏移-旋转配置，结果表明，偏移通常会降低目标值，单独的旋转影响很小，而偏移-旋转组合显示出与对照组最一致的偏差。