探索巨型睡莲优化算法的性能提升

巨型睡莲优化算法：2023 年最新进展

巨型睡莲优化算法 (Giant Water Lily Optimizer, GWLO) 自提出以来，因其独特的寻优机制和卓越的性能，备受关注。2023年，研究人员对 GWLO 进行了改进，并通过一系列测试函数验证了其优化能力的提升。

改进后的 GWLO 在收敛速度、全局搜索能力和避免局部最优等方面表现出显著优势，使其成为解决复杂优化问题的有力工具。

未来展望

GWLO 作为一个新兴的优化算法，具有巨大的发展潜力。未来研究方向包括：

• 将 GWLO 应用于更多实际问题，例如机器学习、工程设计和数据挖掘等领域。
• 探索 GWLO 与其他优化算法的混合策略，进一步提升其性能。
• 研究 GWLO 的理论基础，为算法的改进和应用提供更坚实的支撑。