优化算法对比：10个测试函数的性能分析

本文介绍了十种常用的优化算法测试目标函数，并通过实验对比了这些函数的性能。测试函数包括Sphere、Schwefel2.22、Schwefel1.2、Schewfel2.21、Rosenbrock、Step、Rastrigin、Ackley、Griewank和Zakharov Function，所有函数都在50维的搜索空间[-100,100]或[-10,10]内进行。为了评估算法的性能，选择了四种近年来的新型仿生算法：Grey Wolf Optimizer (GWO)，Crow Search Algorithm (CSO)，Whale Optimization Algorithm (WOA)以及本文提出的新算法。对比指标是每个函数的最优值、最差值和平均值。 在函数性能对比中，表格展示了这四种算法在F1到F10这十个测试函数上的表现。通过比较最优值、最差值和平均值，可以分析各算法的稳定性与收敛性。适应度值的对比通过图表呈现，图1至图10分别展示了四种算法在不同种群规模下的适应度值变化，揭示了算法在解决复杂问题时的能力。 文章还提供了一个实际应用案例，即在一个100平方公里的区域内规划新能源汽车公共充电桩的布局。考虑到特定的车辆比例和充电需求，设定了相关的计算参数和交通流量数据。改进的鲸鱼算法被用来求解最优的充电桩布局，以最小化成本并提高用户效率。表4列出了相关参数，表5和表6给出了节点位置和车流量数据。通过表8，我们可以看到算法求解的充电桩数目归一化后的成本、用户效率以及目标函数值。此外，表9给出了公共充电桩站点的位置及其服务的节点。最后，图11至图13提供了更直观的分析结果。 这篇文章详细探讨了多种优化算法在测试目标函数上的应用，并通过实例分析证明了改进算法的有效性。这种对比和实践有助于理解各种优化算法在解决实际问题时的性能差异，并为未来的研究提供了有价值的参考。