前期已分享320多种基础优化算法（根据“没有免费的午餐”，。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。同样，在信号处理领域，信号分解方法也有很多种。本文。

新能源在满足世界能源需求方面日益重要，其特点是，发电量在很大程度上取决于天气状况。为了有效地将其整合到电网中，对新能源发电量进行准确的预测是一项不可避免的要求。新能源准确预测成为一项有趣且新颖的挑战。。鉴于这些事实，IEEE工作能源预测小组组织了全球能源预测竞赛（Global Energy Forecasting Competition，GEFCom），促进领域的良性发展。竞赛发布了完整的数据集，

根据“没有免费的午餐”，，所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。等等。多策略就是三三两两改进策略的排列组合。在排列组合的同时，保守估计：95%群体智能优化算法的初始化方式是一个随机初始化形式，即其中，lb为变量下界，ub为上界，D为变量维数。那么，可能是因为实现简单，随机性强。这种初始化方式有没有弊端呢？据文献[1,2]报道，是有的。

将混沌映射方法与优化算法相结合是一种常见的改进方式。本期，并将21种混沌映射方法运用在算法的初始化中。

该代码一举歼灭所有群智能优化算法在cec2017测试函数的应用

将混沌映射方法与优化算法相结合是一种常见的改进方式。本期，并将他们运用在算法的初始化中。。Chebyshev 混沌映射原理简单，是常用的混沌映射之一。a阶Chebyshev混沌映射表达式为：其中a通常取值为4。混沌轨道状态值范围为（-1，1）。Circle混沌映射有着随机性，均匀性和有序性等特点。Circle映射可表示为：其中，a，b为控制参数，常用的取值为0.5和0.2，mod为求余函数。混沌轨

受最近在计算机视觉和语音识别方面的成功启发，许多研究者提出将一维时间序列数据编码为不同类型的图像，这样可以放大数据中的动态特性，更好地表征原数据。

受最近在计算机视觉和语音识别方面的成功启发，许多研究者提出将一维时间序列数据编码为不同类型的图像，这样可以放大数据中的动态特性，更好地表征原数据。

与一些常规方法不同，SDP是一种基于极坐标系的图像表示方法，可以直接将原始信号转换为镜像对称雪花图像，实现简单，计算量小，且对噪声鲁棒。模式之间的识别和区分与信号之间的幅度和频率差异直接相关，对称点图(SDP)图像表示方法能够准确地表达信号的变化，在工业设备故障诊断、能源系统、水利，气象，交通时间序列分析中得到广泛应用。受最近深度学习在计算机视觉和语音识别方面的成功启发，许多研究者提出将一维时间序

本文介绍了一种新的自然启发的元启发式优化算法——。作为掠食者，红尾鵟从发现猎物到俯冲阶段都有一套狩猎策略。该成果发表在知名nature旗下子刊Scientifc Reports。