基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法

针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性.

改进遗传算法求解TSP问题

改进遗传算法采用了顶端增强算子进行选择运算以强化其收敛性,并利用动态进化因子来进行交叉算子和变异算子的选择以防止早熟。用不同的TSP问题测试时,在分析了种群规模、最大遗传代数与最优解之间的关系之后,得出该算法有较强的鲁棒性和有效性。