MATLAB实现APSM-jSO算法，推动智能优化研究

知识点: 1. MATLAB代码实现：APSM-jSO算法是一套在MATLAB R2019b环境下实现的，这意味着它使用了MATLAB这一数学计算软件的特性来完成算法设计。MATLAB是一种用于算法开发、数据分析、可视化以及数值计算的高级编程语言，尤其在工程和科学研究领域得到了广泛的应用。 2. 算法性能：描述中提到算法性能非常优异，这通常意味着APSM-jSO算法在解决特定问题上具有良好的收敛速度、高精度或稳定性等优点。优异的性能是算法设计中一个非常重要的考量因素。 3. 智能优化算法：APSM-jSO算法属于智能优化算法的一种，这类算法通常模拟自然界中的生物行为或物理现象来寻找问题的最优解。它们在解决大规模、复杂和多目标优化问题时显示出独特的优势。 4. 适应性参数选择机制：算法描述中提到的“adaptive parameter selection mechanism”指的是算法具备根据问题的具体情况动态调整参数的能力。适应性参数调整是提高算法性能和通用性的关键因素之一。 5. 外部存档更新机制：在智能优化算法中，外部存档通常用于保存那些被找到的优秀解，而“new external archive updating mechanism”则可能指的是对这些优秀解进行管理、维护和更新的策略。这关系到算法是否能够持续跟踪到当前最优解，并在搜索过程中有效利用这些信息。 6. 软件/插件：提及的标签中包含了“软件/插件”，这暗示APSM-jSO算法的MATLAB代码可能是一个独立的插件或者一个附加模块，可供用户在MATLAB环境中直接使用或集成到其他的优化问题解决方案中。 7. MATLAB环境要求：文档指出该代码需要在MATLAB R2019b或更高版本的64位操作系统上运行。这意味着用户需要确保拥有适合的软件环境和计算机配置，以避免兼容性问题或性能限制。 8. 引用要求：资源中要求在使用代码时要引用相关研究文章。这表明算法设计的背后有相关的研究支撑，引用是学术界认可的对原作者工作尊重和认可的行为。 9. 文件名称列表：提供的文件列表包括源代码文件APSM_jSO.m和APSM_jSO_main.m，它们分别代表算法的主体和主程序；cec17_func.cpp和cec17_func.mexw64提供了与某些特定函数相关的C语言实现，可能是用于提高代码运行效率的组件；README.md包含了使用说明和相关信息；input_data目录可能包含用于运行算法的输入数据文件。 总结来说，APSM-jSO算法的MATLAB代码是一个高度优化、易于使用的智能优化算法实现，它提供了一种新颖的解决方案来处理复杂的优化问题。用户在使用该代码时，需要注意其运行环境的要求，并且遵循学术诚信原则，对原作者的研究成果进行适当引用。