文章 "皇冠同花顺优化（RFO）"

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最初的皇冠同花顺优化算法提供了一种解决优化问题的新方法，受到扑克牌原则启发，以基于扇区的方式取代了传统的遗传二进制编码算法。RFO 展现出简化的基本原理如何带来高效、且实用的优化方法。文章呈现了一份详细的算法分析和测试结果。

我的算法，皇冠同花顺优化（RFO），是一种新的优化问题解决方法，保留了遗传算法的主要优势，但采用了解的更直接表述方式。关键思路是将搜索空间的每个坐标划分为扇区，类似于一手扑克牌是由确定排位的单张卡牌组成。取代比特位字符串操作，算法管理排位映射（扇区编号），这令搜索空间的拓扑结构得以自然预留。

以我观点，该方式的主要优点在于实现简单、且直观明了（处置“映射”更直观，远超比特位字符串），并且无需真实数字编码和解码，同时保留遗传算法的组合属性。在本文中，我们将详细探讨该算法的实现，以及决策修改算子的特性。

扑克牌比喻不仅赋予了算法的名字，也很好地描述了其本质：正如在牌局中玩家努力收集最佳牌面组合，算法将不同解的扇区结合起来，逐渐形成最优的“牌面”。正如扑克牌中每张卡牌都有自己的排位和花色，算法中每个扇区也有其数值和搜索空间中的位置。在这种情况下，正如真实游戏一样，不仅单张卡牌的价值重要，还要看它们在整体组合中的互动。

作者：Andrey Dik

[Alex-4]

我们究竟该如何（在想法上）

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[Andrey Dik]

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在所有情况下，都需要在众多可能的解决方案中找到最佳解决方案。例如，具有自我优化功能 的顾问。