黄金正弦与混沌映射驱动的SABO算法优化：与DBO、GWO对比

本文主要探讨了基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法（Improved Subtraction-Average-Based Optimizer, ISABO），这是一种在2023年新兴的智能优化算法。减法优化器算法(SABO)起源于简单的数学概念，如平均值的计算和搜索代理间位置差异的应用，它的核心理念是通过减法操作来更新粒子的位置，从而实现高效的寻优。SABO在设计上受到了平均值、搜索过程中的相对差异以及目标函数梯度符号的影响。 文章强调了ISABO相较于其他新颖算法，如蜣螂优化算法(DBO)和灰狼算法(GWO)的改进效果。ISABO在优化性能上表现出色，尤其是在解决复杂的优化问题时。它结合了黄金比例的数学美感和混沌映射的动态特性，使得算法具有更强的全局搜索能力和适应性。 为了支持研究和实践，文中提供了三种算法的详细实现：①改进的减法优化器算法(ISABO)，②蜣螂优化算法(DBO)，以及③灰狼算法(GWO)。这些算法被应用于不同领域的数据分析与预测，如数学建模竞赛、时间序列预测、电力系统优化等，展示了其广泛的应用价值。 此外，文章还提到了相关的研究文献，如《Subtraction-Average-Based Optimizer: A New Swarm-Inspired Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems》，以及其他作者关于改进鲸鱼优化、哈里斯鹰算法等的研究，这些研究共同构成了智能优化算法家族的丰富内容。 对于想要学习和应用这些算法的读者，链接中提供的高质量MATLAB代码库是宝贵的资源，涵盖了从基础到进阶的各种优化算法，包括但不限于基于深度学习的模型（如LSTM、CNN）、传统优化算法（如PSO、QPSO）以及特定领域的电力系统优化问题。这些代码库不仅包含了最新的智能优化算法，还考虑了实际应用中的约束和多目标优化问题，有助于研究生和研究人员快速入门并在学术领域取得成果。