多策略融合改进的蜣螂优化算法

针对标准蜣螂优化算法(DBO)存在的全局探索能力欠缺、收敛精度低及易陷入局部最优等不足,提出了一种融合多策略的改进蜣螂优化算法(MSDBO).首先,引入社会学习策略引导推球蜣螂进行位置更新,提高了算法全局探索能力,避免算法陷入局部最优;其次,提出一种方向跟随策略,建立起小偷蜣螂与推球蜣螂个体间的交互,提高了寻优精度;最后,引入环境感知概率,引导小偷蜣螂合理采用方向跟随策略,兼顾了性能与时间消耗.在12个基准测试函数上进行求解分析,并与其他优化算法进行对比,证明了MSDBO的寻优性能明显优于对比算法,在压力容器设计优化问题上的结果验证了MSDBO求解实际工程约束优化问题的有效性.