MSCOA优化算法是哪一年提出的

M SCOA（Modified Self-adaptive Competitive Optimizer）是一种自适应竞争优化算法，它是在传统自适应竞争优化算法的基础上进行改进的。由于具体的细节和创新可能涉及不同的研究团队，所以精确的提出年份可能难以确定，因为它可能是一个连续发展的过程，受到先前研究如粒子群优化（PSO）或其他自适应优化算法的影响。

然而，MSCOA通常被认为是在一些自适应优化算法发展潮流下，为了应对特定问题或提升性能而在较新的时间点被研究人员提出的，比如可能是近几年的新颖算法设计。如果您想了解该算法的具体提出时间和作者，建议查阅相关的学术论文或技术报告以获取准确的信息。

相关问题

多目标差分进化算法是哪一年提出的

多目标差分进化算法（Multiobjective Differential Evolution, MODE）是作为解决多目标优化问题的进化算法的一种，它是对传统单目标差分进化算法的扩展和改进。具体提出的时间点可能有多个变体，但通常认为多目标进化算法这一领域的研究从20世纪末开始兴起，并在21世纪初得到了快速的发展。具体来说，不同学者可能在不同的时间点提出了不同的多目标差分进化算法变体，因此很难给出一个确切的年份。较为知名的多目标差分进化算法，如DE/rand/1/bin（也称为MOEA/D），是在2007年由Qingfu Zhang和Hui Li提出。

鲸鱼优化算法是什么时候提出？

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是由伊朗的Mahmoud Mirjalili教授和他的团队于2016年首次提出的。这种优化算法灵感来源于鲸鱼觅食的行为，通过模拟虎鲸围猎策略来搜索解空间，寻找最优解。WOA结合了探索性和 exploitation（利用）的优点，是一种用于解决全局优化问题的 meta-heuristic 算法。它通过领导权交替、环形包围和螺旋推进等机制来优化问题，适用于各种工程问题如工程设计、机器学习参数调整等。