智能优化算法的常用改进方法_拉普拉斯算子智能优化算法

智能优化算法2-改进方法（未完待续）

群智能优化算法是一种模拟自然界生物行为和自然现象的元启发式算法,具有良好的并行性和自主探索性。

1.通过初始化种群改进

大多数群体智能算法（启发式智能优化算法）初始种群中个体的生成是给定范围内随机生成，导致初始个体具有较大的随机性和不确定性，所以可以通过改进初始化种群的方式改进算法优化和收敛性能，实现局部开发和全局探索能力的提升。

1.1 混沌映射

1.2 反向学习

1.3 莱维飞行

1.4佳点集

1.5 Sobol序列

1.6 Fuch无线折叠混沌

1.7方形邻域拓扑结构

2.策略优化个体迭代更新-变异

2.1高斯游走

2.2 随机游走

2.3正余弦优化

2.4莱维飞行

2.5量子旋转门等量子行为

2.6双样本学习

2.7自适应t分布变异

2.8等级制度

2.9布朗制度

3.权重调整

3.1自适应权重

3.2 拉普拉斯算子

3.3非线性惯性权重

3.4纵横交叉

3.5螺旋式更新

3.6

4.混合算法

将两种算法的优点结合进行改进，如遗传算法和粒子群算法结合的遗传粒子群算法（GAPSO）

5.对具体算法提出的针对性改进策略