由于其简单性、灵活性和适应性等优点，自然启发（NI）优化算法在解决复杂的优化问题方面引起了广泛关注。 NI的灵感来源是多方面的。 这项工作的目的是提出一种新的NI优化算法，该算法受静电放电（ESD）事件的启发。 在大量基准测试中进行了测试，并与几种著名的优化算法进行了比较，发现 ESDA 是一种非常有竞争力的算法。 https://digital-library.theiet.org/content/journals/10.1049/iet-smt.2018.5194

受麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发，提出了一种新的群体优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。

语言术语，犹豫的模糊语言术语集和概率语言术语集的新颖基本操作定律

EO 的灵感来自于控制体积质量平衡来估计动态和平衡状态。 在 EO 中，搜索代理相对于一些称为平衡候选的天才粒子随机更新它们的浓度（位置），以最终达到平衡状态作为最佳结果。 EO 的性能通过 58 个数学函数（包括单峰、多峰、混合和复合函数）以及 3 个工程基准问题进行验证，并将其性能与三类优化方法进行比较； GA 和 PSO 作为研究最多的元启发式算法，GWO、GSA 和 SSA 作为最近开发的算法，CMA-ES、SHADE 和 LSHADE-SPACMA 作为高性能优化器。 综合统计分析表明，EO 能够显着优于 PSO、GA、GWO、GSA、SSA 和 CMA-ES，而其性能在统计上与 SHADE 和 LSHADE-SPACMA 相似。 主要论文：A. Faramarzi、M. Heidarinejad、B. Stephens、S. Mirjalili，均衡优化器：一种新颖的优化

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为了提高和声搜索算法的寻优性能,提出了改进的新颖全局和声搜索(INGHS)算法.通过差分向量范数定义和声记忆库多样性,以和声记忆库的多样性信息为指导实现位置动态更新,并结合变异操作更新和声记忆库.算法采用动态位置更新策略产生新和声,在寻优早期具有较好的全局搜索性能,在寻优后期具有较好的局部搜索性能,提高了算法跳出局部最优的能力.利用7 个标准测试函数对所提算法与目前已知文献中优秀的改进HS 算法进行性能测试,测试结果表明所提算法具有较好的寻优性能.

采用部分随机 (PSO) 部分确定性（HC，爬山）算法来促进部分阴影条件下的 MPPT。 相关论文可在http://www.ped.pwr.edu.pl/pdf-80969-16967?filename=Hybrid MPPT algorithm for.pdf 上找到。 随附的模型是由我的同事 Karol Basinski 开发的。 搜索算法类似于https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64056-hybrid-swarm-based-repetitive-controller-with-adaptive-forgetting-for-a-grid-tie-converter 。 如果您对PV建模感兴趣，还可以使用https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexcha

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