改进的海鸥优化算法(ISOA，2019年算法) 基础的SOA算法性能较差，改进后效果不错。 最大迭代次数:500 独立运行次数：30 初始种群数量：30 对比算法:GWO，WOA，NGO，DBO，SOA 基础测试函数收敛曲线如下且给出对应测试函数图形。 代码中对哪处采用了什么改进方式有中文注释，拿到手直接运行main文件，直接出下面对比图，及最优值平均值标准差等信息。 可以看出改进后的ISOA拥有较高的收敛速度与精度。

在算法的奇妙世界里，不断优化已有的算法以提升性能是永恒的主题。今天咱就来唠唠2019年诞生的改进的海鸥优化算法（ISOA），这算法可是从基础海鸥优化算法（SOA）脱胎换骨而来，毕竟基础的SOA算法性能属实有点差强人意，而改进后的ISOA效果那可就相当不错啦。

关键参数设定

先看看这几个重要参数：

• 最大迭代次数：设定为500次。这就好比一场马拉松比赛设定了500圈，算法会在这个过程中不断寻找最优解。
• 独立运行次数：30次。多次独立运行算法，就像多次参加马拉松，每次都有不同的发挥，最后统计出平均水平，这样能更准确评估算法性能。
• 初始种群数量：30个。可以理解为一开始有30个选手同时出发，在整个“搜索空间”里各自探索。

对比算法

为了更好地凸显ISOA的优势，我们找了几个“竞争对手”，分别是GWO（灰狼优化算法）、WOA（鲸鱼优化算法）、NGO（北方苍鹰优化算法）、DBO（蜻蜓优化算法），还有它的“前身”SOA。

代码探秘与改进分析

咱直接上代码片段（这里以Python伪代码示例），看看ISOA到底是怎么改进的。

# 初始化种群
population = []
for i in range(initial_population_size):
    individual = generate_individual()
    population.append(individual)

# 这里对初始化部分的改进，采用了更合理的个体生成策略
# 相比基础SOA，不再是随机盲目生成，而是根据问题的大致范围和特征来生成初始个体
# 这样能让初始种群更有质量，减少无效搜索

for iteration in range(max_iterations):
    for i in range(len(population)):
        # 根据海鸥的位置更新公式进行位置更新
        new_position = update_position(population[i], best_solution)
        population[i] = new_position

        # 这里对位置更新公式进行了改进
        # 在基础SOA的公式基础上，加入了自适应权重
        # 让海鸥在前期更注重全局搜索，后期更聚焦局部搜索，提升收敛速度和精度
        if fitness(population[i]) < fitness(best_solution):
            best_solution = population[i]

从这段代码可以看到，改进主要集中在初始化种群和位置更新这两部分。初始化种群时更具针对性，位置更新时通过自适应权重平衡了全局和局部搜索。

测试效果展示

运行代码也很简单，拿到手直接运行main文件，就能直接出对比图，以及最优值、平均值、标准差等信息。基础测试函数收敛曲线会清晰地展示在你眼前，还有对应测试函数图形。

改进的海鸥优化算法(ISOA，2019年算法) 基础的SOA算法性能较差，改进后效果不错。 最大迭代次数:500 独立运行次数：30 初始种群数量：30 对比算法:GWO，WOA，NGO，DBO，SOA 基础测试函数收敛曲线如下且给出对应测试函数图形。 代码中对哪处采用了什么改进方式有中文注释，拿到手直接运行main文件，直接出下面对比图，及最优值平均值标准差等信息。 可以看出改进后的ISOA拥有较高的收敛速度与精度。

从这些图表数据可以直观地看出，改进后的ISOA就像开了挂一样，拥有较高的收敛速度与精度。在和GWO、WOA这些算法的“较量”中，它总能更快地找到更优的解，在收敛的“赛道”上一骑绝尘。

总之，ISOA通过巧妙的改进，在算法性能上实现了质的飞跃，为解决各种优化问题提供了更有力的工具。希望大家也能在自己的项目中尝试运用它，说不定能带来意想不到的效果哦。