本期以蛇优化器Snake Optimizer (SO)为例，在23个基准测试函数上进行定性分析实验，这三个实验可以大大增加论文的说服力和提升文章质量，可以增加录用的概率，同时可以帮助研究者了解算法的特性，方便改进算法。下面我们将逐一介绍这三个实验。（可以参考文献：DMDE: Diversity-maintained multi-trial vector differential evolution

9个工程问题/工程设计问题合集：13种智能优化算法跑19个工程优化问题

点击 main_single 运行单个算法，点击 main_compare 运行12个算法并且绘制收敛曲线，点击 main_indicator 代码重复运行30次并且保存平均收敛曲线和相关指标，一次性跑完所有函数，保存所有评价指标和收敛曲线，评价指标包括平均值、标准差、秩和检验p值、Friedman值、Friedman排名。包括CEC2005，CEC2013，CEC2014，CEC2015，CEC

无线传感器网络（WSN）是由分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，用于采集环境数据并传输至中心节点。这些节点自主感知环境信息并具备自组织、自修复的能力，其低能耗、广泛应用于农业、环境监测、医疗等领域。然而，WSN在能源消耗、安全性和网络覆盖方面仍面临挑战，需要不断的技术改进和优化以提高性能和可靠性。上面，体现算法解决实际问题的能力。将其与它的改进变体（AGWO）进行无线传感器网络(WSN)优化比

它通过强化学习来训练神经网络，使其能够更好地适应不同的任务和环境。在RLNNA中，神经网络被视为一个智能体，它通过与环境进行交互来学习如何完成任务。这个智能体会有一个奖励机制，即根据完成任务的情况给予相应的奖励或惩罚。通过不断与环境交互，智能体逐渐学习到最佳的行为策略，以便在给定的任务中获得最大的奖励。RLNNA的优点在于，它可以通过训练自动地找到最优的网络参数，而不需要人工进行参数调整。这使得R

模拟退火算法(SA)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，SA可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。在BP神经网络中，SA主要用于调整网络的权重和偏置。通过SA算法，可以在权衡探索和利用的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。模拟退火算法(SA)优化BP神经网络。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）灵感来源于鸟群的群体行为。它是一种基于群体智能的优化算法，可用来解决优化问题。粒子群优化算法（PSO）可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，PSO可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。在BP神经网络中，PSO主要用于调整网络的权重和偏置。通过PSO算法，可以在

自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，DE和SaDE可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。在BP神经网络中，优化算法主要用于调整网络的权重和偏置。通过智能优化算法，可以在权衡探索和开发的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。自适应差分进化算

自适应差分进化算法(SaDE)可以用于优化神经网络中的参数，包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中，SaDE可以帮助找到更好的权重和偏置的组合，以提高神经网络的性能。在BP神经网络中，SaDE主要用于调整网络的权重和偏置。通过SaDE算法，可以在权衡探索和利用的过程中，更有效地搜索到神经网络的参数组合，以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网

上面，体现算法解决实际问题的能力。群体智能优化算法在无人机三维路径规划中扮演关键角色，其全局搜索能力允许同时考虑多个解决方案，避障优化确保路径安全，自适应性适应不同飞行任务需求，并行搜索加快最优解寻找速度。海洋捕食者算法是一种新型元启发式优化算法，主要模拟了海洋中适者生存的过程，启发于自然界中捕食者的捕食策略。在算法中，“猎物”、“捕食者”这两个身份对个体而言是变换的，且其独有的海洋记忆存储阶段与