本文介绍一种新的全局优化算法——，模拟了小龙虾的避暑行为、竞争行为和觅食行为。该成果最新发表在Artifcial Intelligence Review。

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。

第一种很常见，第二种却不多。前期介绍的4种适应度函数，使用的实在是太多太多了，确实新意不大。于是，许多研究者开始将目光转移，另辟蹊径，并提出了一系列新的适应度函数，发表在高水平EI和SCI期刊上。本期整理并复现了一些高水平EI、SCI期刊中的适应度函数，加上一些常规的适应度函数，目前一共其中基于最大互信息系数的适应度函数是源自仪器领域顶级期刊IEEE Transactions on Instrum

本期介绍一种新的基于数学的优化算法——，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于在中科院2区top SCI期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence。使用64个基准数值函数对NRB

开普勒优化算法Kepler Optimization Algorithm，KOA是一种基于物理学的元启发式算法，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最好的解(Sun)。KOA允许对搜索空间进行更有效的探索和利用，因为候选解(行星)在不同时间表现出与太阳不同的情况。于2023年发表在

很简单，不是一行，也不是一列的数据。

本期介绍了一种基于座头鲸协同迁移行为的创新生物启发式优化方法——。该算法于在在本节中，我们概述了开发鲸鱼迁移算法（WMA）的过程，并解释了受自然启发的算法背后的结构和原理。开发一种元启发式算法，模拟座头鲸的集体和同步迁移模式，特别是它们的季节性迁移习惯。为了我们论文的目的而进行的分析也可能有助于填补关于鲸鱼从北极和南极迁徙到热带交配和生育的时间和机制的知识空白。1.：和其他群优化算法一样，采用随机

一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。于2023年发表在Neurocomputing。

引言蜘蛛蜂优化算法(Spider Wasp Optimizer，SWO)，该算法基于对自然界中雌性黄蜂🐝的狩猎、筑巢和交配行为的复制。该算法具有多种独特的更新策略，适用于各种具有不同勘探开发要求的优化问题。于2023年最新发表在SCI旗舰期刊《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》上。参考文献Abdel-Basset, M., Mohamed, R., Jameel, M

前期已分享340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。。前期，也以HHO为例，分享了13种变异策略的用法（），本期在2024年新提出黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm上继续使用。可显著增强局部寻优能力， 改善优化算法易陷入局部最优导致精度下降的问题。以上13种变异策