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【2025年10月一区SCI】Experience Exchange Strategy 经验交换策略（EES），优化算法改进新方法！-附Matlab免费代码

news 2025/10/18 15:19:51

引言

前期已分享400多种基础优化算法（【美美收藏】超过400种！群智能优化算法Matlab代码免费获取（截至2025.8.3））。根据“没有免费的午餐”，没有一个单一的群体智能优化算法可以解决所有的优化问题，每一个群体智能优化算法都有局限性和限制。所以很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。那么你在尝试改进算法性能时，经常会遇到：

改进没思路？

难度大？

代码复杂？

效率低？

bug多？

调试难？

本期分享另一个2025年10月最新改进策略--Experience Exchange Strategy 经验交换策略（EES），该成果发表在著名SCI期刊 Swarm and Evolutionary Computation （JCR1区，中科院1区）。EES是一个即插即用策略，无论老手还是新手，仅需粘贴复制，让你轻松改进所有优化算法。代码简单，清晰，集成度高，彻底告别上述改进没思路，难度大，bug多，调试难的各种困境。真效率之王！靠它人人都能水一篇，此时不冲，更待何时！

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数学建模

为了提高元启发式优化算法的优化能力，提出了一种经验交换策略EES。EES根据种群的历史位置和自身位置交流经验。EES可以改善种群之间的联系，增强算法的优化能力。由于许多算法通常以最优解为导向，因此每个解都与最优解有一定的关系。随着种群在搜寻过程中不断积累经验。勘探范围继续扩大。种群之间有更多的联系。因此EES使用不同的公式来寻找更好的解决方案。

1. 初始化种群和历史种群：

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2. 经验稀缺阶段（ESC）：在策略的经验稀缺性阶段，种群中的每个个体都有很大的搜索面积，每次搜索都有可能找到更好的适应度值。因为原来的算法很容易找到一个更好的适应度值。因此，更新后的位置参考值是弱的。然而，有些算法在ESC中仍然不能收敛。因此EES主要关注自身在ESC中的位置，选择通过经验交流获得的两个位置进行交叉，以获得更好的适应度值。

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在ESC阶段，选择两个有经验的种群获得新的位置。由于种群属于搜索的早期阶段，仍有许多有待搜索的领域尚未被探索，搜索经验较少。此时，算法会参考少量的种群经验更新位置，主要是由原算法中的个体来探索新的位置。

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3. 经验交叉阶段（ECR）：随着搜索区域的不断探索，许多算法都找到了更好的适应度值。此时，种群中的每个个体都获得了大量的探索经验，所获得的位置不断向更好的适应度值移动。因此，更新后的位置具有很强的参考价值。而有些算法由于公式的更新，导致人口被困在不同的区域，无法找到更好的解决方案。此时，根据不同的经验个体，通过交叉更新得到新的位置。

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4. 经验共享阶段（ESH）：许多算法难以找到更好的位置，导致算法不能收敛。此时，种群中的每个个体都获得了大量的探索经验，更新后的位置具有很强的参考价值。经过长期的搜索，人群选择了一个好的区域进行探索，但还需要更精细的搜索能力。

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5. 选择阶段和历史位置更新：为了获得更好的位置，EES通过下式选择更好的位置，并更新历史位置。

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伪代码：

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对比验证

原文作者为了验证EES的性能，使用IEEE CEC2014和IEEE CEC2020函数进行了优化测试。选取15种算法进行改进，并与原算法进行比较。然后利用57个单目标约束工程问题进行测试实验。实验结果表明，EES显著提高了元启发式优化算法的性能。

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参考文献

Heming Jia, Honghua Rao, Experience Exchange Strategy: An evolutionary strategy for meta-heuristic optimization algorithms, Swarm and Evolutionary Computation, Volume 98,

2025, 102082, https://doi.org/10.1016/j.swevo.2025.102082.

Matlab代码下载

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完整代码

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Experience Exchange Strategy.zip

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400多种优化算法免费下载-matlab

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求解cec测试函数-matlab 

cec2017测试函数使用教程及matlab代码免费下载

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215种群智能优化算法python库

Amazing！Python版215种群智能优化算法https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247486669&idx=1&sn=6b439e55b37b6482b8d3831ca85f1d55&chksm=c12be0c8f65c69de71ad51d3b736b871ff52f8646e90624f95dd32b024dfaad369d654aaf8fc#rd

解决12工程设计优化问题-matlab

略微出手，工程设计问题（12）（附Matlab代码）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247485052&idx=1&sn=80e5573c1c005ee5640e44935044ee35&chksm=c12bea79f65c636fc73758b4f4893502bd89cbd1c5d15d7db15e8b5c94eeae40450439d44944&token=681266555&lang=zh_CN#rd

求解11种cec测试函数-python

【选择自由，免费下载】215种优化算法求解11种cec测试函数-python代码https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247486669&idx=2&sn=eea8fb04dc507ab9119e2c97c03ca2f6&chksm=c12be0c8f65c69decd6c8109f6b997986bf58725fdbbd7ab03752cb6f61aacdb5a2dc7fec762#rd

解决30种工程设计优化问题-python

【一码解决】215种优化算法求解30个现实世界的工程设计优化问题，让你的论文增色10倍（附Python代码）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247486669&idx=3&sn=ea6d26ae7cb651e5c368f4c73ade228e&chksm=c12be0c8f65c69de739af72d9793838f59ab77bfee36bc2c204f96e2a9e5c6d87dfbbbae698e#rd

《一行破万法》：80余种改进策略仅需一行，可改进所有优化算法（附matlab代码）

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【有经典，有最新】24种信号分解方法（附matlab代码） 

沙场大点兵：24种信号分解方法（附matlab代码）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247486001&idx=1&sn=a87c24cb401017a78a90bd1b1439fcb0&chksm=c12be634f65c6f22368b7229a59ac5ef330b89d710c826dbfd1a1c34a02b1dd7e909c7f40d79&token=25423484&lang=zh_CN#rd

 【分类新范式】28种一维数据转换成二维图像的方法-matlab代码
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http://www.dtcms.com/a/491310.html

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