【佳点集方法的种群初始化】

简介：
本研究探讨了一种基于问题特点优化算法中种群初始设置的方法——佳点集方法。通过这种方法可以有效提升算法的搜索效率和解的质量，在多种应用场景下展现出显著优势。 佳点集是一种有效的均匀选点方法，在与随机方法相比的情况下，使用佳点集可以更均匀地分布在搜索空间内。利用佳点集产生初始种群的具体原理详见文献[1]。 调用方法：此为函数形式，需在智能算法初始化种群时进行调用，具体格式为GD = GPSinitialization(N, dim, lb, ub)；其中，GD表示由佳点集生成的种群矩阵，N代表种群数量，dim指代维数。lb和ub则分别对应下界与上界的设定值。若使用第二种方式时调用，并且lb及ub为一维向量，则需要在循环里将 lb 和 ub 改写成 lb(j) 和 ub(j)，而第一种方式无需做出调整。