引言

现实世界中的许多工程和科学问题可以归结为优化问题，这是传统方法难以解决的问题。群智能优化算法是一种很有吸引力的算法，可以在保持计算成本合理的情况下解决优化问题。如何定性地展现一个优化算法的性能。

文献读的越多，就会发现许多SCI里有下面的那种花里胡哨的图。今天就分享了它们的matlab代码实现。

 收敛分布图

种群多样性图

探索和开发对比图

目前，定性结果包括收敛分布图，种群多样性图，探索和开发对比图。

收敛分布图：搜索历史、平均适应度曲线、第一维的曲线和最终的收敛曲线。（前期已分享：火爆！！！群智能优化算法的搜索分布图（附Matlab代码））

种群多样性：其公式如下：（源自中科院1区SCI文章：https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116199）

探索和开发对比图：其公式如下：（源自中科院1区SCI文章：https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116199）

以灰狼优化算法（GWO）作为例子，这里对GWO源码的输出做了小修改，可对照源码发现他们之间的异同，方便扩展到其他算法，并在cec2005上试验。

结果展示

 

收敛分布图

种群多样性

探索和开发对比图

 

参考文献

https://doi.org/10.1016/j.cma.2023.116199

Matlab代码下载

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群智能优化算法的定性分析：搜索分布图、种群多样性、探索开发分析（附Matlab代码）

纷传

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解决12工程设计优化问题-matlab

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