群智能优化算法的超参数重优化

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摘要：群智能优化算法的性能高度依赖于其超参数设置，然而现有研究中超参数的选取多具主观性，导致算法间的性能比较缺乏公允性。为解决此问题，文章提出了一种“重优化”（Re-optimization） 方法框架。该框架利用优化算法对自身的超参数进行寻优，从而获得在特定问题下的最优超参数组合。文章以麻雀搜索算法（SSA） 和粒子群算法（PSO） 为例，系统阐述了重优化的实现流程。（剩余5158字）

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