基于CEC21测试函数的灰狼、鲸鱼、人工蜂群优化算法性能对比及Matlab实现

内容概要：本文详细介绍了灰狼算法（GWO）、鲸鱼算法（WOA）和人工蜂群算法（ABC）在CEC21标准测试函数集上的性能对比。通过设定相同的实验条件（种群数量50，迭代次数500次，30维问题空间），分别探讨了各算法的关键参数调整及其对不同类型函数（单峰、多峰、复合）的影响。文中提供了每个算法的核心代码片段，并针对具体函数给出了优化建议。最终结果显示，GWO在单峰函数上有优势，WOA擅长处理旋转和平移问题，而ABC在高维复杂环境中表现出色。 适合人群：从事优化算法研究的科研人员、研究生以及对智能优化算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要评估和比较不同优化算法性能的研究项目，特别是那些涉及高维、多峰、旋转平移等问题的实际应用场景。目标是帮助研究人员选择最适合特定任务的优化算法，并提供参数调优的经验。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还分享了许多实践经验，如参数调整技巧、初始化方法等。此外，所有实验均基于Matlab平台完成，附带完整的代码实现，方便读者复现实验结果。