【代码分享】高创新性改进智能优化算法！基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法matlab实现

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【代码分享】水论文神器！最新智能优化算法推荐与matlab代码实现

减法优化器（Subtraction-Average-Based Optimizer，SABO）是2023年刚出的智能优化算法。目前知网中文期刊基本搜不到，并且可以遇见未来一年文章也很少。SABO算法原理简单，算上初始化粒子，总共不超过6个公式。但是SABO的寻优效果却非常好。SABO设计的基本灵感来自数学概念，如平均值、搜索代理位置的差异以及目标函数的两个值的差异符号。

基于黄金正弦和混沌映射思想改进减法优化器，改进的效果非常好！！并将其与蜣螂优化算法（DBO）和灰狼算法（GWO）进行比较，这两个都是非常新的代码。是的没错，本代码包含三个部分：①改进的减法优化器算法②蜣螂算法③灰狼算法

黄金正弦策略可以快速历遍搜索空间，提高算法搜索效率。黄金正弦策略比莱维飞行游走具有更好的历遍性和搜索效率，通过快速搜索最优解附近单位圆的可行解，加快算法的收敛速度。采用混沌映射产生随机数的适应度函数值有明显提高，用混沌映射取代常规的均匀分布的随机数发生器可以得到更好的结果，特别是搜索空间中有许多局部解时，更容易搜索到全局最优解。混沌映射可以增强粒子的随机性和多样性。混沌初始化只是在算法迭代前，使得空间分布更加均匀，避免种群单一化，从而提升搜索效率。不参与算法的迭代过程

参考文献：《Subtraction-Average-Based Optimizer: A New Swarm-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems》《多策略协同的改进鲸鱼优化算法_柴岩》《多策略融合的改进哈里斯鹰算法及其路径规划应用_黄志锋》《基于混合策略改进鲸鱼优化算法的模糊时间序列模型_汪涛》

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