用于解决优化问题的切线搜索算法，该代码提供了一种新型基于种群的优化方法，即切线搜索算法 (TSA)。 该算法运行于 tangentse...

简介：
此代码阐述了一种创新性的基于群体的方法优化算法，具体而言是切线搜索算法 (TSA)，旨在解决复杂的优化挑战。 TSA 采用基于切线函数的数学模型，将已有的解决方案引导至更优的解空间。 该切线飞行函数巧妙地兼顾了开发与探索搜索之间的平衡，从而提升了算法的效率。 此外，为了避免陷入局部最优解，引入了一种全新的逃逸机制。 同时，该算法还整合了自适应可变步长策略，以显著增强其收敛能力。 TSA 的性能表现经过了全面的评估，涵盖了经典测试用例、CEC 基准测试以及实际工程优化问题。 进一步地，一系列研究和指标被应用以深入观察所提出的 TSA 的运行机制。 通过实验验证结果表明，由于其在搜索空间探索与利用之间的精妙平衡，TSA 算法在众多基准函数上均展现出令人期待且具有竞争力的效果。 总体而言，这种新型优化算法以其简洁高效的特性著称，并且只需极少的用户自定义参数即可实现最佳性能。