多策略改进的龙格库塔优化算法

针对龙格库塔优化算法存在收敛速度较慢和易陷入局部最优等问题,提出多策略改进的龙格库塔优化算法.引入混合反向学习策略扩大种群的寻优范围,增强算法的搜索能力,借助莱维飞行策略增强算法跳出局部最优的能力,同时引入动态调节因子更有效地平衡算法的开发和探索能力.在15个基准测试函数上展开多维度数值实验并进行Wilcoxon秩和检验,实验结果表明,所提算法相较对比算法而言具有更好的寻优性能.此外,焊接梁设计问题上的测试实验进一步验证了多策略改进的龙格库塔优化算法在工程问题上的可行性与有效性.