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我们在头脑风暴优化（BSO）算法（附MATLAB代码）这篇推文中讲解了头脑风暴优化算法的基本思想，并在头脑风暴优化（BSO）算法求解旅行商问题（TSP）（附MATLAB代码）和免费代码 | 头脑风暴优化（BSO）算法求解旅行商问题（TSP）MATLAB代码这两篇推文中讲解了头脑风暴优化算法的实际应用。
因为BSO在2011年首次被提出，所以BSO是比较新颖的优化算法。那么如此新颖的优化算法近5年来是否被广泛应用，我们来一探究竟。
▎近5年来有关BSO的被引数大于10的文献
我们梳理了关于BSO近5年来被引数大于10的文献，共有24篇，这24篇文献如下表所示。
序号 | 文献名 | 被引量 |
1 | A generalized dynamic fuzzy neural network based on singular spectrum analysis optimized by brain storm optimization for short-term wind speed forecasting（研究内容：风速预测） | 167 |
2 | Global-best brain storm optimization algorithm（研究内容：BSO改进） | 61 |
3 | CBSO: a memetic brain storm optimization with chaotic local search（研究内容：BSO改进） | 36 |
4 | Unmanned Combat Aerial Vehicle Path Planning by Brain Storm Optimization Algorithm（研究内容：无人机路径规划） | 31 |
5 | The discovery of population interaction with a power law distribution in brain storm optimization（研究内容：BSO改进） | 31 |
6 | Feature selection based on brain storm optimization for data classification（研究内容：数据分类、特征选择） | 30 |
7 | Hybrid biogeography-based optimization with brain storm optimization for non-convex dynamic economic dispatch with valve-point effects（研究内容：动态经济调度） | 27 |
8 | Galaxy images classification using hybrid brain storm optimization with moth flame optimization（研究内容：图像分类） | 25 |
9 | A hybrid fuzzy brain-storm optimization algorithm for the classification of brain tumor MRI images（研究内容：图像分类） | 22 |
10 | A hybrid model of fuzzy min–max and brain storm optimization for feature selection and data classification（研究内容：数据分类、特征选择） | 19 |
11 | ASBSO: An Improved Brain Storm Optimization With Flexible Search Length and Memory-Based Selection（研究内容：BSO改进） | 18 |
12 | Mobile Robot Path Planning by Improved Brain Storm Optimization Algorithm（研究内容：机器人路径规划） | 18 |
13 | Parametric Identification with Performance Assessment of Wiener Systems Using Brain Storm Optimization Algorithm（研究内容：系统参数识别） | 16 |
14 | A comprehensive survey of brain storm optimization algorithms（研究内容：BSO综述） | 15 |
15 | Feature selection through binary brain storm optimization（研究内容：特征选择） | 14 |
16 | Locating Multiple Optima via Brain Storm Optimization Algorithms（研究内容：多峰函数优化） | 13 |
17 | A Brain Storm Optimization With Multi-Information Interactions for Global Optimization Problems（研究内容：BSO改进） | 13 |
18 | An Improved Brain Storm Optimization with Dynamic Clustering Strategy（研究内容：BSO改进） | 12 |
19 | A Simple Brain Storm Optimization Algorithm With a Periodic Quantum Learning Strategy（研究内容：BSO改进） | 12 |
20 | Solving Distributed Hybrid Flowshop Scheduling Problems by a Hybrid Brain Storm Optimization Algorithm（研究内容：流水车间调度） | 12 |
21 | Chaotic Brain Storm Optimization Algorithm（研究内容：BSO改进） | 12 |
22 | Enhancing Learning Efficiency of Brain Storm Optimization via Orthogonal Learning Design（研究内容：BSO改进） | 11 |
23 | A binary coded brain storm optimization for fault section diagnosis of power systems（研究内容：电力系统故障诊断） | 11 |
24 | Brain storm-based Whale Optimization Algorithm for privacy-protected data publishing in cloud computing（研究内容：密钥识别） | 11 |
我们对这24篇文献的研究内容进行分类整理，研究内容分类结果如下：
1、BSO改进（总数：9，文献序号：2,3,5,11,17,18,19,21,22）
2、特征选择（总数：3，文献序号：6,10,15）
3、图像分类（总数：2，文献序号：8,9）
4、路径规划（总数：2，文献序号：4,12）
5、风速预测（总数：1，文献序号：1）
6、动态经济调度（总数：1，文献序号：7）
7、系统参数识别（总数：1，文献序号：13）
8、BSO综述（总数：1，文献序号：14）
9、多峰函数优化（总数：1，文献序号：16）
10、流水车间调度（总数：1，文献序号：20）
11、电力系统故障诊断（总数：1，文献序号：23）
12、密钥识别（总数：1，文献序号：24）
▎结论
综上所述，近5年来BSO无论是在实际应用方面，还是在改进策略方面，被研究得较为广泛。
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