很久没给大家带来改进算法了，今天给大家带来一期原创改进的海狸优化算法。
首先给大家介绍一下海狸优化算法，之前也出过这个算法的推文：
2025年SCI一区新算法-海狸优化算法(BBO)-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
这个算法是2025年9月发表于SCI一区Top期刊《Journal of Advanced Research》的新算法，新到什么程度呢，知网和WOS上基本还没有人改进过。你先用，你就是第一个创新。更重要的是，如果审稿人看见新颖的算法，也会眼前一亮，增加Accept的概率。
本次代码在23个标准测试函数上进行测试，一共3个改进点，适合发核心。熟悉我的小伙伴都知道，我一般不加什么混沌映射、莱维飞行等策略，都是一些非常小众的策略。
更为关键的是，本次改进中提出了一种原创发明的策略，这个策略是我本人阅读了很多文献、实验了很久才想出来的，知网和WOS都没有人用过，灵感也非常新颖，属于是先到先得。
再来看看本次对比的几个算法，既有近两年最新出的优化算法，又有SCI上别人改进的优化算法，还有经典的优化算法，可谓新旧结合，充分对比，防止被审稿人质疑：
1.原始海狸优化算法（2024年）
2.社会驱动改进的教育竞争优化算法（2025年发表在SCI上的改进算法）
3.电磁波传播算法（2025年SCI二区）
4.苔藓生长优化算法（2024年SCI二区）
5.开普勒优化算法（2023年SCI一区Top）
6.遗传算法（1970年代）
废话不多说，一共三个改进点，每个改进点都会一对一讲解，讲到你懂为止（腾讯会议）。
设置种群数为30，迭代次数为500，红色代表我们改进的增强型海狸算法（Enhanced Beaver Behavior Optimizer, EBBO）的曲线，因为是求最小值，所以收敛曲线越往下、越快，说明算法效果越好。直接看效果图：
这边展示前12个函数，无一遗漏。可以看出，前12个函数里，几乎把把第一，收敛曲线也遥遥领先，超过了几乎所有对比的SCI算法。
当然，一般论文里都会出很多表格，比如平均值、最优值、标准差等等，这边也都可以一键运行，直接出Excel，非常方便：
有些小伙伴需要增加工作量或者图片，可以在论文里放上漂亮的箱型图，箱型越窄、越往下，说明算法越稳定、性能越好：
以及Wilcoxon秩和检验，检验改进算法与对比算法是否具有显著差异性：
还有Friedman检验，可以理解为所有算法在23个函数里的整体排名：
可以看到，我们的EBBO算法在23个标准测试函数中的整体平均排名达到了2.02，在所有7个对比算法中整体排名第一！并且p值远远小于0.05，也说明了我们改进算法的优越性与先进性。
以上所有图片和表格，均可一键运行出来，非常适合新手小白使用。
独家原创作品，内容包括以上所有程序以及创新点，并且包含腾讯会议讲解，附赠相关参考文献，包教包会，不会让你无从动笔。
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