本文提出了一种名为Duck Sharm算法（DSA）的群体智能的优化算法。该算法通过寻找鸭子群的食物来源和觅食行为的启发。通过使用十八个基准函数来验证DSA的性能，其中统计（最佳，平均值，标准偏差和平均运行时间）结果与粒子群优化（PSO），Firefly算法（FA ），鸡肉群优化（CSO），灰狼优化器（GWO），正弦余弦算法（SCA）和海洋捕食者算法（MPA）和ArchImedes优化算法（AOA）。此外，使用比较结果的Wilcoxon Rank-Sum测试，Friedman测试和收敛曲线来证明DSA对其他算法的优越性。结果表明，DSA是在收敛速度和勘探开发平衡方面是求解高维优化功能的高性能优化方法。此外，DSA应用于两个约束工程问题的最佳设计（三条桁架问题，以及锯木厂运行问题）。此外，还用于分析所提出的DSA的性能的四个工程约束问题。总体而言，比较结果表明，DSA是一种有前途和非常竞争力的算法，用于解决不同的优化问题。

Metaheuristics are popularly used in various fields, and they have attracted much attention in the scientific and industrial communities. In recent years, the number of new metaheuristic names has been continuously growing. Generally, the inventors attribute the novelties of these new algorithms to inspirations from either biology, human behaviors, physics, or other phenomena. In addition, these new algorithms, compared against basic versions of other metaheuristics using classical benchmark problems without shift/rotation, show competitive performances. In this study, we exhaustively tabulate more than 500 metaheuristics. To comparatively evaluate the performance of the recent competitive variants and newly proposed metaheuristics, 11 newly proposed metaheuristics and 4 variants of established metaheuristics are comprehensively compared on the CEC2017 benchmark suite. In addition, whether these algorithms have a search bias to the center of the search space is investigated. The results show that the performance of the newly proposed EBCM (effective butterfly optimizer with covariance matrix adaptation) algorithm performs comparably to the 4 well performing variants of the established metaheuristics and possesses similar properties and behaviors, such as convergence, diversity, exploration and exploitation trade-offs, in many aspects. The performance of all 15 of the algorithms is likely to deteriorate due to certain transformations, while the 4 state-of-the-art metaheuristics are less affected by transformations such as the shifting of the global optimal point away from the center of the search space. It should be noted that, except EBCM, the other 10 new algorithms proposed mostly during 2019-2020 are inferior to the well performing 2017 variants of differential evolution and evolution strategy in terms of convergence speed and global search ability on CEC 2017 functions.

信息科学的快速发展引起的“维度诅咒”在处理大数据集时可能会产生负面影响。在本文中，我们提出了Sparrow搜索算法（SSA）的一种变体，称为帐篷L \'evy飞行麻雀搜索算法（TFSSA），并使用它来选择包装模式中最佳的特征子集以进行分类。 SSA是最近提出的算法，尚未系统地应用于特征选择问题。通过CEC2020基准函数进行验证后，TFSSA用于选择最佳功能组合，以最大化分类精度并最大程度地减少所选功能的数量。将拟议的TFSSA与文献中的九种算法进行了比较。 9个评估指标用于正确评估和比较UCI存储库中21个数据集上这些算法的性能。此外，该方法应用于冠状病毒病（COVID-19）数据集，分别获得最佳的平均分类精度和特征选择的平均数量，为93.47％和2.1。实验结果证实了所提出的算法在提高分类准确性和减少与其他基于包装器的算法相比的选定特征数量方面的优势。

本文提出了一种新型的元元素算法，白鹭群优化算法（ESOA），其灵感来自两种乌格莱特物种（伟大的乌鸦和雪绿色的艾格莱特）狩猎行为。ESOA由三个主要组成部分组成：静坐战略，积极的策略以及判别条件。将ESOA在36个基准函数以及2个工程问题上的性能与粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），差分进化（DE），灰狼优化器（GWO）和Harris Hawks优化（HHO）进行了比较。。结果证明了ESOA的卓越有效性和鲁棒性。可以从https://github.com/knightsll/egret_swarm_optimization_algorithm中检索此工作中使用的源代码;https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/115595-Egret-swarm-optimization-algorithm-esoa。

在生物启发群体的成群制中拥挤的环境中，最近出现了SALP群优化（SSO）算法并立即获得了很多动量。灵感来自Salp殖民地的特殊空间排列，在领导者之后的长链中移位，该算法似乎提供了有趣的优化性能。然而，原创作品的特点是一些概念和数学缺陷，影响了对象的所有作品。在本手稿中，我们对SSO进行了一次关键审查，突出了文献中存在的所有问题及其对通过该算法进行的优化过程的负面影响。我们还提出了一个数学上正确的SSO版本，名为“修正的SALP Swarm Optimizer（ASSO）”，该SALP Swarm Optimizer（ASSO）修复了所有讨论的问题。我们在一系列定制的实验上基准测试ASOO的表现，表明它能够实现比原始SSO更好的结果。最后，我们进行了广泛的研究，旨在了解SSO及其变体是否提供与其他美术学相比的优势。实验结果，其中SSO不能优于简单的众所周知的核心学，表明科学界可以安全地放弃SSO。

随着技术的快速提升，出现了迫切需要以最高的准确性和效率来微调或优化某些过程，软件，模型或结构。优化算法比通过实验或仿真的其他优化方法优选，因为它们的通用问题解决能力和最少的人类干预效果有望有望。近来，自然现象诱导算法设计已经极大地触发了优化过程的效率，即使是复杂的多维，不连续，非差异和嘈杂的问题搜索空间。本章介绍了基于群体智能（SI）的算法或群优化算法，这些算法是更大的受启发性优化算法（NIOAS）的子集。群体智能涉及对个人及其相互作用的集体研究，从而导致群体的智能行为。本章介绍了各种基于人群的SI算法，它们的基本结构以及其数学模型。

异构综合学习粒子群优化（HCLPSO）是一种具有增强探索和开发能力的进化算法。与随机序列相比，覆盖搜索空间的低阶段序列（LDS）在覆盖搜索空间方面更均匀。在本文中，研究了利用LDS的良好均匀性来改善HCLPSO。进行数值实验以表明仅通过使用LDS生成初始种群，就不可能有效地提高HCLPSO的搜索能力。但是，如果我们从HCLPSO速度更新公式中正确选择一些随机序列并将其替换为确定性LDS，则可以获得更有效的算法。与原始的HCLPSO在相同的精度要求下相比，使用确定性LDS更新速度的HCLPSO可以显着降低找到最佳解决方案所需的迭代，而不会降低成功率。

传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

大多数现实世界中的问题本质上都是多模式，由多个最佳值组成。多模式优化定义为找到函数的多个全局和局部优化（与单个解决方案相反）的过程。它使用户可以根据需要在不同的解决方案之间切换，同时仍保持最佳系统性能。基于经典梯度的方法未能用于优化问题，因为目标函数是不连续的或不可差的。与需要多个重新启动的经典优化技术相比，进化算法（EAS）能够在单个算法运行中以单个算法运行中的多个解决方案找到多个解决方案，以找到不同的解决方案。因此，已经提出了一些EA来解决此类问题。但是，差异进化（DE）算法是一种基于人群的启发式方法，可以解决此类优化问题，并且可以易于实施。多模式优化问题（MMOP）的潜在挑战是有效地搜索功能空间以准确地定位大多数峰。优化问题可能是最大程度地减少或最大化给定的目标函数，我们旨在解决本研究中多模式功能的最大化问题。因此，我们提出了一种称为增强对立差异进化（EODE）算法的算法来求解MMOP。拟议的算法已在IEEE进化计算（CEC）2013基准功能上进行了测试，并且与现有的最新方法相比，它取得了竞争性结果。

作为解决复杂优化问题的有效算法，人造蜜蜂菌落（ABC）算法表明竞争，但与其他基于人口的算法相同，它难以平衡整个解决方案空间中全球搜索的能力（命名作为探索）和快速搜索定义为剥削的本地解决方案空间。为了提高ABC的性能，引入了自适应组协作ABC（AGABC）算法，其中不同阶段的群体划分为特定的组，并且分配给成员的不同能力的不同搜索策略，以及成员或策略获得最佳解决方案将采用进一步搜索。基准函数的实验结果表明，具有动态机制的提议算法优于其他搜索精度和稳定性的算法。此外，数值实验表明，该方法可以为复杂调度问题产生最佳解决方案。

我们通过靶向位置突出的精英（PSO-TPME）大大提高了粒子群优化（PSO）的收敛速度和全局勘探能力。这三个关键创新介绍了认知和社会模型中的粒子分类，精英和突变。PSO-TPME针对五个流行的PSO变体进行了基准测试，用于多维函数，这些函数在优化领域中广泛采用，特别是收敛的准确性，收敛速度和发现全局最小值的能力。统计误差通过许多重复评估。该模拟表明，提出的PSO变体在收敛速率和精度按数量级优于其他变体。

由于问题的大规模性质，机器学习算法中的封锁率调整是一种计算挑战性的任务。为了开发高参数调整的有效策略，一个有希望的解决方案是使用群体智能算法。人造蜜蜂殖民地（ABC）优化为此目的作为一个有希望有效的优化算法。然而，在某些情况下，由于初始解决方案较差和昂贵的客观函数，ABC可能遭受缓慢的收敛速度或执行时间。为了解决这些问题，提出了一种新颖的算法，OPTABC，以帮助ABC算法更快地达到近最佳解决方案。 Optabc集成了人造蜂殖民地算法，K均值聚类，贪婪算法和基于反对的学习策略，用于调整不同机器学习模型的超参数。 Optabc采用这些技术，以试图多样化初始群体，因此增强了收敛能力，而不会显着降低准确性。为了验证所提出的方法的性能，我们将结果与先前的最先进的方法进行比较。实验结果表明，与文献中的现有方法相比，Optabc的有效性。

二进制矩阵优化通常是在现实世界中出现的，例如多微晶网络结构设计问题（MGNSDP），即在某些约束下最小化电源线的总长度。为这些问题找到全球最佳解决方案面临着一个巨大的挑战，因为此类问题可能是大规模，稀疏和多模式。传统的线性编程是耗时的，无法解决非线性问题。为了解决这个问题，提出了一种新颖的可行性规则基于差异进化算法，称为LBMDE。具体来说，首先提出了一种通用启发式溶液初始化方法来生成高质量的解决方案。然后，引入了基于二进制的DE操作员以生产后代。为了处理约束，我们提出了改进的基于可行性规则的环境选择策略。通过一组基准问题来检查LBMDE的性能和搜索行为。

传统的统计技术或元启发式学很难解决大多数现实世界的优化问题。主要困难与存在相当数量的局部Optima有关，这可能导致优化过程的过早收敛性。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的启发式方法，用于构建原始功能的平滑替代模型。替代功能更容易优化，但保持原始坚固的健身景观的基本属性：全球最佳的位置。为了创建这样的替代模型，我们考虑通过自我调整健身函数增强的线性遗传编程方法。所提出的称为GP-FST-PSO替代模型的算法在搜索全局最优值和原始基准函数的视觉近似（在二维情况下）的视觉近似都可以达到令人满意的结果。

在这项工作中，我们提出了基于水平的学习群优化器（LLSO）的混合变体，用于解决大规模投资组合优化问题。我们的目标是最大程度地提高夏普比率的改良配方，但要受到基数，框和预算限制的影响。该算法涉及一个投影操作员同时处理这三个约束，并且由于重新平衡的约束，我们隐式控制交易成本。我们还引入了合适的确切惩罚功能来管理营业额约束。此外，我们开发了一个临时突变操作员，以在最高水平的群体中修改候选示例。实验结果使用三个大规模数据集，表明该过程的包含提高了解决方案的准确性。然后，与LLSO算法的其他变体和两种最先进的群体优化器进行了比较，指出了拟议求解器在勘探能力和溶液质量方面的出色性能。最后，我们使用MSCI世界指数的1119个成分的可投资库评估了过去五年中投资组合分配策略的盈利能力。

在本文中，我们提出了一个简单的策略，可以通过平均估计精英子人群来估计收敛点。基于这个想法，我们得出了两种方法，它们是普通的平均策略和加权平均策略。我们还设计了一个具有估计收敛点的平均值的高斯采样算子，具有一定的标准偏差。该操作员与传统的差分进化算法（DE）结合使用，以加速收敛。数值实验表明，我们的建议可以在CEC2013套件上的28个低维测试功能的大多数功能上加速DE，并且可以轻松扩展我们的建议与其他基于人群的进化算法结合使用，并简单地修改。

由于货运车数量的增加，在城市地区采用了电动汽车（EV），以减少环境污染和全球变暖。但是，路由最后一英里物流的轨迹仍在继续影响社会和经济可持续性时仍然存在缺陷。因此，在本文中，提出了一种称为超高神性自适应模拟退火的超增压性（HH）方法，并提出了增强学习（HHASA $ _ {RL} $）。它由多军匪徒方法和自适应模拟退火（SA）元启示术算法组成，用于解决该问题称为电容的电动汽车路由问题（CEVRP）。由于充电站数量有限和电动汽车的旅行范围，因此电动汽车必须提前为电池充电时刻，并减少旅行时间和成本。 HH实施的HH改善了多个最低最低知名解决方案，并为IEEE WCCI2020竞赛的拟议基准测试获得了一些高维实例的最佳平均值。

现有的多策略自适应差分演进（de）通常涉及多种策略的试验，然后奖励更好的效率，具有更多资源。但是，剥削或探索战略的试验可能导致过度剥削或过度探索。为了提高性能，本文提出了一种新的策略适应方法，命名为显式适配方案（EA方案），其分离多种策略并将其按需采用它们。通过将演化过程划分为几个具有相似性选择（SCSS）代和自适应代的选择性候选者来完成的。在SCSS世代，通过利用平衡策略来学习利用和探索需求。为了满足这些需求，在自适应世代，另外两种策略，剥削或探索是自适应的。与其变体和其他适应方法相比，基准函数的实验研究证明了EA方案的有效性。此外，具有最先进的进化算法和基于群体智能的算法的性能比较表明EADE非常有竞争力。

大约400年前的国际象棋游戏始于大约400年前的统治图，这引发了对统治图的分析，最初是相对松散的，直到1960年代开始，当时该问题给出了数学描述。这是图理论中最重要的问题之一，也是在多项式时间无法解决的NP完整问题。结果，我们描述了一种新的混合杜鹃搜索技术，以解决这项工作中的MDS问题。杜鹃搜索是一种著名的元神经，其能力探索了巨大的搜索空间，使其对多元化有用。但是，为了提高性能，我们除了遗传跨界操作员外，还将强化技术纳入了建议的方法。在详尽的实验测试中介绍了我们的方法与文献中相应的最新技术的比较。根据获得的结果，建议的算法优于当前的最新状态。

In the field of derivative-free optimization, both of its main branches, the deterministic and nature-inspired techniques, experienced in recent years substantial advancement. In this paper, we provide an extensive computational comparison of selected methods from each of these branches. The chosen representatives were either standard and well-utilized methods, or the best-performing methods from recent numerical comparisons. The computational comparison was performed on five different benchmark sets and the results were analyzed in terms of performance, time complexity, and convergence properties of the selected methods. The results showed that, when dealing with situations where the objective function evaluations are relatively cheap, the nature-inspired methods have a significantly better performance than their deterministic counterparts. However, in situations when the function evaluations are costly or otherwise prohibited, the deterministic methods might provide more consistent and overall better results.