2017 CEC 约束优化基准测试_jso算法_jso_matlab版本

简介：
本段介绍的是针对约束优化问题而设计的JSO算法在Matlab环境下的实现版本。该工具包为参加2017年CEC竞赛特别定制，提供了高效的求解方案及广泛的测试案例集，适用于学术研究和工程应用。 标题 CEC 2017 bound constrained benchmarks_2017CEC_jso算法_jso_matlabbo 指向的是一个针对2017年国际进化计算挑战赛（Continuous Evolutionary Competition, 简称CEC）中边界约束优化问题的基准测试集合。每年，该竞赛都会提出一系列具有挑战性的优化问题来评估和比较不同的进化计算算法，如遗传算法、粒子群优化等。 在这个特定案例中，我们关注的是基于jSO（Jumbled Strategy Optimization）算法的实现。jSO是一种混合策略优化方法，结合了混沌搜索、局部搜索以及全局搜索等多种操作，以增强其探索与开发能力，在解决复杂的非线性优化问题时表现出色，特别是在处理有界变量的问题上。 描述中的39个测试问题中包含了EBO（基于进化的方法）和CMAR的组合。其中，EBO是一种进化的优化方法；而CMAR可能涉及多属性决策分析技术，用于评估最优解的选择过程。 jSO、LSHADE_SPACMA和LSHADE-cnEpSin是几种不同的优化算法或其变体。LSHADE（有限记忆自适应差分进化）通过保持历史信息来改进种群多样性；SPACMA则可能是一种动态调整种群大小的机制，而LSHADE-cnEpSin可能是LSHADE的一个扩展版本，引入了新的变异策略。 标签中的matlabbound表明这些算法是用MATLAB编程语言实现，并且专门处理有界约束问题。由于其强大的数值计算能力和丰富的优化工具箱，MATLAB常用于开发和测试新优化算法。 综上所述，这是一套包含多种优化算法（特别是jSO、LSHADE变体）的MATLAB实现，旨在解决CEC 2017提出的39个有界约束问题。每个算法都有可调参数如种群数量、F因子等，允许研究者根据具体需求进行定制和优化。这样的测试集对于理解并改进进化计算算法的实际性能至关重要。