基于蝴蝶优化算法（BOA）的改进研究（引入Tent混沌初始化、自适应权重及扰动与反向学习策略）- ORBOA

简介：
本文提出了一种新型优化算法ORBOA，该算法在传统蝴蝶优化算法基础上创新性地融合了tent混沌映射初始化、自适应权重调整以及扰动和反向学习机制，显著提升了搜索效率与全局寻优能力。 我基于蝴蝶优化算法（BOA）进行了改进，并提出了ORBOA方法。这一改进包括Tent混沌初始化种群、自适应权重w和p调整、最优领域扰动策略以及透镜反向学习策略，旨在验证这些改动的有效性。为了评估该改进的性能，使用了23个基准测试函数进行实验，并对文中提到的相关因素进行了深入分析，同时探讨了其在混沌特性方面的表现。 与原始BOA算法相比，ORBOA通过引入上述创新点，在解决复杂优化问题时展示出了显著的优势和潜力。代码中每一步都配有详细的注释，方便初学者理解和学习。这些改进不仅增强了算法的探索能力和收敛速度，还提高了求解精度和稳定性。 综上所述，本研究在计算机科学与人工智能领域内的优化算法研究方面取得了重要进展，并为未来的研究提供了有价值的参考依据。