文章 "头脑风暴优化算法（第二部分）： 多模态"

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在文章的第二部分，我们将继续讨论BSO算法的实际应用，对测试函数进行测试，并将BSO的效率与其他优化方法进行比较。

在文章的第一部分中，我们深入探讨了以头脑风暴优化（BSO）算法为核心的优化方式，揭示了这一受头脑风暴启发的创新方法的基本原理。在研究其逻辑结构的同时，我们还深入讨论了聚类方法，包括K-Means和K-Means++。BSO是一种优化方法，它在群体活动中融入了观点的产生和评估阶段。该算法与聚类方法相结合，为优化领域做出了贡献。聚类使我们能够识别出相似的数据元素组，这有助于BSO找到最优解。变异方法使算法能够绕过解决方案搜索空间中的障碍，并寻找通往最优解的更高效路径。 

现在是时候实践该算法了！在第二部分中，我们将深入探讨算法的实际实现，讨论多模态性，测试算法，并总结归纳得出结论。

作者：Andrey Dik

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