文章 "混沌博弈优化（CGO）"

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本文提出了一种新型元启发式算法——混沌博弈优化算法（CGO），该算法在处理高维问题时展现出独特的保持高效率的能力。与大多数优化算法不同，CGO在问题规模扩大时不仅不会降低性能，有时甚至还会提升性能，这便是其关键特性。

想象一群研究人员，他们各自试图在多维迷宫中寻找极值。在旅程开始时，我们的探索者们随机散布在整个迷宫中，并在严格界定的空间范围内找到他们的第一个避难所。这就是他们的起点。每个探索者并非独自行动——他观察同伴，并在任何给定时刻，随机选择一组同伴，计算他们所在位置的中心点，仿佛在他们的位置之间找到一个平衡点。

这是群体经验的集体智慧。然后，混沌的真正魔力便开始了。探索者可以选择四条路径中的一条作为下一步。每条路径都是一种特殊的运动方程，其中交织着三个关键点：探索者当前的位置、整个群体找到的最优位置以及所选子群体的中心。这些点相互混合，它们对进一步运动的影响程度由α比率决定——这是混沌的引导者。

α比率本身有多种表现形式，每个探索者遵循规则，既可以从自己的位置出发，冲向最优结果与群体中心之间的黄金分割点，也可以从最优点出发，探索其周围的空间，还可以从群体中心出发，或者完全随机地跃入未知领域。

此类行动每次结束时，都会对结果进行比较。如果某个探索者找到了比之前记录更好的位置，那么它将成为整个群体在进一步搜索中的新灯塔。

这就是该算法的真正魅力所在——它能够将混沌转化为秩序，将随机性转化为有目的的运动，将不确定性转化为进步，每一步、每一次移动都服从于在已知与未知、稳定与风险、秩序与混沌之间寻找解决方案。

作者：Andrey Dik