智能优化算法：JAYA优化算法

JAYA（Jumping Gene Algorithm）是一种智能优化算法，用于解决优化问题。它基于自然进化的观念，模拟了基因的跳跃过程来搜索最优解。

JAYA算法的核心思想是通过两个个体之间的合作和竞争来实现全局搜索和局部搜索的平衡。在每一代中，通过随机选择两个个体，并根据其适应度值进行比较，从而确定一个较优的个体作为“跳跃基因”。然后，通过对其他个体进行随机扰动来产生新的解，并与当前最优解进行比较和更新。

JAYA算法具有以下特点：
1. 算法简单且易于实现，不需要设置过多的参数；
2. 通过个体之间的合作和竞争，使搜索过程更加全面和有效；
3. 具有较好的全局搜索能力和局部搜索能力；
4. 可以应用于多种类型的优化问题。

当然，JAYA算法也有一些限制和改进空间，例如对于高维、非线性和多模态问题，算法的性能可能会受到一定的影响。因此，在具体应用中需要根据问题的特点选择合适的优化算法。