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双种群协同演化的改进蜜獾算法
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作者 柴岩 王如新 任生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期736-745,771,共11页
针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双... 针对蜜獾算法存在的局部搜索能力不足、易陷入局部最优值等问题,提出一种双种群协同演化的改进蜜獾算法。在初始化阶段采用Cubic混沌映射对种群进行初始化,扩大可行解的搜索范围并提高种群的分布均衡性;引入融合黏菌算法和蜜獾算法的双种群优化机制,依托两者的更新优势协同推进个体逼近目标位置,进而提高整个算法的搜索效率和优化性能;采用柯西随机反向扰动策略对蜜獾种群最优位置进行扰动,以提高算法跳出局部最优的能力。通过评估单一策略的改进有效性实验、与七种对比算法的不同高维实验以及Wilcoxon秩和检验,结果表明该算法具有良好的收敛精度和求解速度。最后将改进算法应用于压缩弹簧设计和压力容器设计问题,进一步验证了改进策略的有效性及该算法的工程实用性。 展开更多
关键词 蜜獾算法 Cubic混沌映射 双种群协同优化 柯西随机反向扰动 工程应用
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