内容概要：本文提出一种改进的JAYA算法——CLJAYA算法，通过引入综合学习机制，包含邻域学习、历史信息学习和竞争协作学习三种策略，有效提升算法的全局搜索能力与优化性能。该算法在CEC2017标准测试集的29个复杂函数上进行了验证，实验结果表明其性能显著优于原始JAYA算法，具备更强的适应性和鲁棒性，且已通过Matlab实现并调试完成，可直接运行。 适合人群：具备一定优化算法基础，从事智能计算、工程优化或算法研究的科研人员及研究生。 使用场景及目标：①用于解决复杂工程优化问题；②作为智能优化算法的教学与研究案例；③在CEC测试函数上验证新算法性能时提供对比基准。 阅读建议：建议结合附赠的原文PDF深入理解算法设计细节，并通过提供的Matlab代码进行实验复现，便于掌握综合学习机制的具体实现方式及其对搜索性能的影响。

里面包含了两个文件，1，jaya.m保存了jaya算法2.Sphere.m保存了测试函数。希望大家在下载之前能看看我之前发布的jaya学习文章，自己动手敲下代码。

rk3568-rock-3-linux5.14-jayanta525.zip 【20220622_2313】 20220622_2328 https://github.com/dunli/linux-5.17 dunli / linux-5.17 Public 20220622_2313 https://github.com/jayanta525/rk3568-rock-3/tree/linux jayanta525 / rk3568-rock-3 linux-5.14.15 https://github.com/radxa/kernel/tree/stable-5.10-rock5 radxa / kernel stable-5.10-rock5

《精通开关电源设计》（图灵程序设计丛书）基于作者多年从事开关电源设计的经验，从分析开关变换器最基本器件：电感的原理入手，由浅入深系统地论述了宽输入电压DC-DC变换器（含离线式正、反激电源）及其磁件设计、MOSFET导通和开关损耗、PCB布线技术、三种主要拓扑电压/电流模式下控制环稳定性以及开关电源电磁干扰(EMI)控制及测量的理论和实践等。

多目标Jaya算法简称MOJaya，是一种基于SPEA2（提高强度帕累托进化 算法）和Jaya算法的新型优化算法。 Multi-objective Jaya Algorithm (MOJaya)

[精通开关电源设计](Switching.Power.Supplies.A.To.Z).Sanjaya.Maniktala.扫描版

所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。除了共同的控制参数外，不同的算法需要自己的算法特定的控制参数。 比如GA使用变异概率、交叉概率、选择算子； PSO 使用惯性权重、社会和认知参数； ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数； HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。 同理，其他算法如 ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO 等，也需要对各自的算法特定参数进行调优。 算法特定参数的适当调整是影响上述算法性能的一个非常关键的因素。 算法特定参数的不当调整要么会增加计算量，要么会产生局部最优解。 考虑到这一事实，Rao 等人。 (2011) 介绍了基于教学的优化 (TLBO) 算法，该算法不需要任何特定于算法的参数。 TLBO 算法只需要通用的控制参数，如种群大小和

jaya算法，MATLAB程序，需要的可以自行下载

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称为MOJaya的多目标Jaya算法是一种基于SPEA2（提高强度帕累托进化算法）和 Jaya 算法。