引言

本文介绍一种新的基于足球队的训练方法的优化算法——足球队训练算法Football team training algorithm,FTTA来解决优化问题。该成果于2024年1月在线发表、2024年7月正式发表在著名的中科院1区SCI期刊Expert Systems with Applications。

足球队训练算法(FTTA)是通过模拟高水平足球训练班中球员的行为来实现的。通常，一个足球训练班分为三个部分:集体训练、小组训练和个人额外训练。具体行为和公式如下：

1.集体训练：训练开始时，队员们在教练员的指导下进行集体训练。将球员分为四种不同类型:追随者、发现者、思考者和波动者。在每次迭代中，将随机改变自己的类型。

追随者：

发现者：

思考者：

波动者

2.小组训练：集体训练完成后，足球训练过程进入分组训练阶段，教练员根据球员的特点(每个维度都是一个特征值)将球员分为前锋、中场、后卫和守门员四类。

3.个人额外训练

原文作者通过对CEC2005和CEC2020两组测试函数的测试，所提出的优化算法(FTTA)取得了最好的效果，远远超过了传统的灰狼优化(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)等算法。在工程问题中也取得有益的成绩。 

参考文献

Zhirui Tian, Mei Gai,Football team training algorithm: A novel sport-inspired meta-heuristic optimization algorithm for global optimization, Expert Systems with Applications, Volume  245, 2024,123088.

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优化算法-足球队训练算法Football team training algorithm（附Matlab代码）

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