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目录
贝塞尔曲线优化算法 (Bezier Curve-based Optimization, BCO) 是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），其灵感来源于贝塞尔曲线理论的数学原理，通过不同阶次贝塞尔曲线的几何特性来构建搜索策略，并引入自适应探索-开发平衡算子来动态维持全局搜索平衡。该算法灵感新颖，打破了传统依赖自然隐喻启发的常规，非常适合学习与改进！该成果由 Weiguo Zhao 等人于 2026年3月发表在SCI一区期刊《Advanced Engineering Informatics》上！
由于发表时间较短，谷歌学术上还没人引用！你先用，你就是创新！
原理简介
算法伪代码
为了使大家更好地理解，这边给出作者算法的伪代码，非常清晰！
如果实在看不懂，不用担心，可以看下源代码，再结合上文公式理解就一目了然了！
性能测评
原文作者在23个经典基准函数、CEC2014函数、CEC2017函数、CEC2020和CEC2022函数，以及15个实际约束工程优化问题上进行了严格评估。实验将BCO与27种高质量的元启发式算法进行了全面对比。实验结果表明，BCO在大多数测试任务中都展现出了极具竞争力的卓越优化性能。
这边为了方便大家对比与理解，采用23个标准测试函数，即CEC2005，设置种群数量为30，迭代次数为500，和25年新出的梦境优化算法DOA进行对比！这边展示其中5个测试函数的图，其余十几个测试函数大家可以自行切换尝试！
可以看到，这个算法性能不错，在大部分函数上都超过了25年新出的梦境优化算法，大家应用到各类预测、优化问题中是一个不错的选择~
参考文献
1Zhao W, Xie Y, Wang L, et al. An effective Bezier curve-based optimization (BCO) for large-scale numerical problems and 3D unmanned aerial vehicle path planning with efficient multiple threats evasionJ. Advanced Engineering Informatics, 2026, 73: 104524.
完整代码
如果需要免费获得图中的完整测试代码，只需点击下方小卡片，再后台回复关键字，不区分大小写：
BCO
也可点击下方小卡片，再后台回复个人需求（比如原创改进BCO算法）定制以下BCO算法优化模型（看到秒回）：
**1.机器学习/深度学习类：**BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer等等均可~
**2.组合预测类：**CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可（可任意搭配非常新颖）~
**3.分解类：**EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~
**4.路径规划类：**机器人路径规划、多机器人动态路径规划、无人机三维路径规划、无人机集群路径规划、无人机任务分配、冷链物流路径优化、TSP问题、物流中心选址、VRPTW路径优化等等~
**5.小众优化类：**配电网故障定位、边缘计算任务卸载、特征选择、投资组合优化、DV-Hop定位、光伏电池参数辨识优化、光伏MPPT控制、储能容量配置优化、微电网优化、PID参数整定优化、无线传感器覆盖优化、图像分割、故障诊断、车间调度、车间布局优化等等均可~
**6.原创改进优化算法（适合需要创新的同学）：**原创改进2026年的贝塞尔曲线优化算法BCO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可，保证测试函数效果，一般可直接核心！