复现BOA算法文章：Logistic混沌扰动、自适应权重w与完整PSO融合HPSBA 23个基准测试函数分析与对比

想快速搞定多维空间的优化问题？这篇文章的改进型蝴蝶优化算法（HPSBA）真挺不错！它结合了Logistic 混沌扰动、自适应权重和粒子群优化（PSO），提升了算法的搜索效率，尤其在避免早熟收敛和加速收敛方面表现得蛮强。通过 23 个基准测试函数的实验，作者还详细对比了 HPSBA 与传统 BOA 的表现差异。对于智能优化算法感兴趣的朋友，文中不仅有清晰的理论推导，还有易于理解的代码实现和注释，适合有编程基础的学习者和科研人员。说实话，真的蛮适合用在实际工程中复杂优化问题的。如果你也在做相关优化研究，完全可以试试看这篇文章的实现。

整体来看，HPSBA 算是一个比较灵活的算法，结合了多个优化手段，能大大提高求解全局最优解的速度。它的应用场景挺广泛，尤其是在需要快速找到全局最优解的场合。学完这篇文章，你也能轻松实现类似算法，玩转优化问题。