Matlab实现的粒子群算法-FDO：采用适应性相关优化器

matlab代码粒子群算法FDO-健身相关优化器 这是一种新型的群体智能算法的MATLAB实现，称为适应性优化器（FDO）。 蜂群繁殖过程及其集体决策启发了这种算法。 它与蜜蜂算法或人工蜂群算法没有算法联系。 值得一提的是，FDO被认为是一种基于粒子群优化（PSO）的算法，该算法通过增加速度（步速）来更新搜索代理的位置。 但是，FDO对速度的计算方式有所不同。 它使用问题适应度函数值生成权重，这些权重在探索和开发阶段均指导搜索代理。 FDO在一组19种经典基准测试函数上进行了测试，并将结果与​​三种著名算法进行比较：PSO，遗传算法（GA）和蜻蜓算法（DA），此外，FDO在IEEE Con​​gress上进行了测试进化计算基准测试功能（CEC-C06,2019竞赛）的结果与三种现代算法进行了比较：（DA），鲸鱼优化算法（WOA）和小群算法（SSA）。 FDO结果在大多数情况下显示出更好的性能，而在其他情况下则显示出可比较的结果。 代码中存在提到的Benchmark函数的实现。