用于解决优化问题的切线搜索算法：此代码实现了一种新的基于种群的优化算法，称为切线搜索算法 (TSA) run tangentse...

此代码实现了一种新的基于群体的优化算法，称为切线搜索算法 (TSA) 来解决优化问题。 TSA 使用基于切线函数的数学模型将给定的解决方案移向更好的解决方案。 切线飞行函数具有平衡开发和探索搜索的优点。 此外，使用了一种新颖的逃逸程序来避免陷入局部最小值。 此外，该算法还集成了自适应可变步长以提高收敛能力。 TSA 的性能通过三类测试进行评估：经典测试、CEC 基准测试和工程优化问题。 此外，一些研究和指标已被用于观察提议的 TSA 的行为。 实验结果表明，由于搜索空间的探索和利用之间的更好平衡，TSA 算法能够在大多数基准函数上提供非常有希望和有竞争力的结果。 这种新优化算法的主要特点是简单高效，并且只需要少量的用户自定义参数。