蝴蝶优化算法(BOA)改进复现：ORBOA方法探索

蝴蝶优化算法(BOA)改进复现，ORBOA方法涵盖了Tent混沌初始化种群、自适应权重w和p、最优领域扰动策略，以及透镜反向学习策略。复现内容包括对BOA算法的改进实现、23个基准测试函数的使用、相关因子分析和混沌特性分析，以及与BOA算法的对比。代码注释清晰易懂，适合新手学习。本次改进验证了其有效性，覆盖知识点包括优化算法改进、基准测试函数、混沌特性和透镜反向学习策略。研究领域为计算机科学和人工智能领域的优化算法。优化算法是求解优化问题的方法之一，包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法和蚁群算法等。其目标是找到解空间中的最优解或接近最优解。基准测试函数用于评价优化算法效果，是具有已知最优解的函数。通过计算算法与这些函数的性能，可评估算法效果。