冠状病毒群免疫优化算法的Matlab程序。

简介：
为了便于学习，我们分享包含冠状病毒群体免疫优化算法（CHIO）及其配套的Matlab程序以及相关论文。2020年，Mohammed Azmi Al-Betar等人创新性地提出了冠状病毒群体免疫优化算法（CHIO），这是一种全新的基于自然现象的优化方法。该算法的设计灵感源于新冠病毒在全球范围内的广泛传播，并模拟了群体免疫策略和社交距离的概念。为了模拟群体免疫过程，CHIO中引入了三种类型的个体病例：易感者、感染者和免疫者。本文重点研究了CHIO算法对各种参数的敏感程度。随后，CHIO被应用于23个广为认可的基准测试函数上，并对其性能进行了七种最先进方法的对比评估。分析结果表明，与现有的成熟方法相比，CHIO能够取得非常有竞争力的成果。为了进一步证实其有效性，本文还利用了三个从IEEECEC 2011会议中提取的实际工程优化问题进行测试。再次实验结果表明，CHIO展现出卓越的效率。综上所述，冠状病毒群体免疫优化算法（CHIO）是一种极具优势的优化算法，适用于解决众多优化领域中的复杂问题。