引言

本期介绍了一种新的元启发式优化算法--黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm，BKA。该算法是一种受黑翅鸢迁徙和捕食行为启发的元启发式优化算法。该成果于2024年3月发表在SCI权威top期刊Artifcial Intelligence Review。

BKA算法作为一种简单有效的元启发式优化方法的发展。基于黑翅鸢的攻击策略和迁徙行为，对BKA的迁移和攻击阶段进行了建模。

1. 初始化。和其他算法一样，采用随机初始化方式：

2. 攻击行为。作为草原小型哺乳动物和昆虫的捕食者，黑翼风筝在战斗中根据风速调整翅膀和尾巴的角度，静静地盘旋观察猎物，然后迅速俯冲攻击。该策略包括不同的攻击行为，用于全局探索和搜索。

3.迁徙行为。鸟类迁徙是一种受气候和食物供应等环境因素影响的复杂行为

C(0,1)表示柯西突变。

原文作者将BKA算法在CEC-2022和CEC-2017标准测试功能集以及其他复杂功能s上，获得最佳性能。通过详细的收敛分析和统计比较，验证了算法的有效性。此外，它在解决五个实际工程设计问题中的应用表明了它在解决现实世界和印度的约束挑战方面的实际潜力。

参考文献

Wang, J., Wang, Wc., Hu, Xx. et al. Black-winged kite algorithm: a nature-inspired meta-heuristic for solving benchmark functions and engineering problems. Artif Intell Rev 57, 98 (2024). https://doi.org/10.1007/s10462-024-10723-4.

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2024年Top级优化算法-黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm（附Matlab代码）

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