Love Evolution Algorithm: a stimulus–value–role theory-inspired evolutionary algorithm for global optimization
愛情進化算法Love Evolution Algorithm，LEA，于2024年2月發表在中科院3區SCI期刊 The Journal of Supercomputing。
1、簡介
本文提出了愛情進化算法（LEA），這是一種受刺激-價值-角色理論啟發的新型進化算法。LEA的優化過程包括三個階段：刺激、價值和角色。無論關系的結果如何，雙方都在這些階段中進化并從中受益。這種靈感被抽象為全局優化的數學模型。LEA的效率通過CEC2017基準函數的數值實驗得到驗證，優于Wilcoxon符號秩檢驗和Friedman檢驗所證明的七種元啟發式算法。使用CEC2022基準函數的進一步測試證實了LEA與七種最先進的元啟發式相比的競爭力。最后，該研究擴展到現實世界的問題，展示了LEA在八種不同工程問題中的性能。

流程圖

2、源代碼下載
（1）2024年新提出的算法|LEA愛情進化算法（Love Evolution Algorithm）跑CEC 2017數據集
（2）2024年新提出的算法|LEA愛情進化算法（Love Evolution Algorithm）跑CEC 2022數據集

Gao, Y., Zhang, J., Wang, Y. et al. Love Evolution Algorithm: a stimulus–value–role theory-inspired evolutionary algorithm for global optimization. J Supercomput (2024). https://doi.org/10.1007/s11227-024-05905-4.