MSBOA 1.2蝴蝶优化算法改进版及Python实现
基于 Circle 混沌的种群初始化、t 分布的扰动机制，再加上非线性调整和正余弦局部搜索，MSBOA这套优化算法玩得是真花。你要是经常跟高维优化问题打交道，比如参数调优啊、复杂函数拟合啥的，真的可以花点时间看看这个。
初始化方面用的是Circle 混沌序列，相比传统随机方式，种群分布更均匀，后续搜索效率也更高。你可以理解成，一开始就把搜索队伍安排得合理，省了不少弯路。
搜索过程用了非线性因子调节，这样搜索步伐就能根据进展情况自动调节，早期大步快跑，后期稳扎稳打，蛮实用的。
是正余弦策略，主要强在局部搜索这一块，像是在当前解附近更细致地找最优解。再加上t 分布扰动，对那种高维空间容易陷入局部最优的问题也有挺强的能力。
源码部分写得还挺清楚的，每个步骤都有注释，连参数建议都附上了，整体体验还不错。测试函数覆盖 23 个典型例子，对比原版 BOA，Rastrigin函数上的表现简直提升了一大截。
如果你平时也研究智能优化算法，或者需要做高维复杂函数的求解，那这个项目值得你收藏一下。
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