Love Evolution Algorithm: a stimulus–value–role theory-inspired evolutionary algorithm for global optimization
爱情进化算法Love Evolution Algorithm，LEA，于2024年2月发表在中科院3区SCI期刊 The Journal of Supercomputing。
1、简介
本文提出了爱情进化算法（LEA），这是一种受刺激-价值-角色理论启发的新型进化算法。LEA的优化过程包括三个阶段：刺激、价值和角色。无论关系的结果如何，双方都在这些阶段中进化并从中受益。这种灵感被抽象为全局优化的数学模型。LEA的效率通过CEC2017基准函数的数值实验得到验证，优于Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验所证明的七种元启发式算法。使用CEC2022基准函数的进一步测试证实了LEA与七种最先进的元启发式相比的竞争力。最后，该研究扩展到现实世界的问题，展示了LEA在八种不同工程问题中的性能。

流程图

2、源代码下载
（1）2024年新提出的算法|LEA爱情进化算法（Love Evolution Algorithm）跑CEC 2017数据集
（2）2024年新提出的算法|LEA爱情进化算法（Love Evolution Algorithm）跑CEC 2022数据集

Gao, Y., Zhang, J., Wang, Y. et al. Love Evolution Algorithm: a stimulus–value–role theory-inspired evolutionary algorithm for global optimization. J Supercomput (2024). https://doi.org/10.1007/s11227-024-05905-4.