智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法

智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法

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    • 智能算法 | Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法
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效果一览

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基本介绍

Matlab基于CBES融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法
融合自适应惯性权重和柯西变异的秃鹰搜索算法（CBES）是一种改进的搜索算法，旨在解决基本秃鹰搜索算法存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。下面是对CBES算法的步骤和特点的说明：

种群初始化：使用Tent混沌映射来初始化种群。Tent混沌映射是一种常用的混沌映射方法，它可以生成具有较好随机性和多样性的初始种群。这样可以保留种群的多样性，有助于更好地探索搜索空间。

自适应惯性权重：引入自适应惯性权重机制，加快

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