蝴蝶优化算法(BOA)文章复现：改进混沌初始化、自适应权重与扰动策略，透镜反向学习策略的应用

想优化你的算法？这篇文章了ORBOA（优化版蝴蝶优化算法），它不仅在搜索能力上做了提升，还加了一些酷炫的改进，比如混沌初始化、动态调整的权重、最优领域扰动等。最关键的是，它还附带了完整的 Python 代码，注释清晰，你学起来不费劲。如果你对优化算法感兴趣，或者正好需要做一些复杂问题的优化，试试这篇文章肯定不错。

文章的核心就是通过创新的策略让优化算法跑得更快、更准。比如使用Tent混沌初始化，了种群初始分布的问题。而自适应权重和扰动策略的加入，让算法在搜索过程中更加灵活。更有意思的是，透镜反向学习策略的应用，挺有意思的，值得细细研究。

你如果正好遇到类似需求，比如高精度和快速收敛的优化问题，学习这篇文章的实现细节会对你有大。代码质量也不错，适合新手做项目练手，或者深入研究算法的朋友。