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题名多策略融合改进的海洋捕食者算法及其工程应用
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作者
王逸文
王维莉
杨宇鸽
周辉
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机构
上海海事大学物流研究中心
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出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2591-2604,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71904116)
上海市浦江人才计划资助项目(22PJD030)。
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文摘
针对海洋捕食者算法寻优精度较低、收敛速度较慢等缺陷,提出一种多策略融合改进的海洋捕食者算法。首先,在迭代前通过反向差分变异对初始种群进行更新;其次,在高速比阶段提出一种双种群机制,分别以布朗运动和威布尔分布生成的步长进行全局搜索,并根据适应度大小选取优势种群更新位置;然后,在最优个体确定阶段引入t分布自适应扰动策略,同时基于贪婪选择更新海洋记忆。基于10个基准测试函数以及部分CEC2017函数,通过收敛性分析、Wilcoxon秩和检验进行性能评价,实验结果表明,相较于原始海洋捕食者算法,该算法在不同维度下的寻优精度与收敛速度均有明显改进,且显著优于其他对比算法。最后,通过压力容器设计与汽车侧面碰撞设计两个工程约束实例进一步验证了该算法的可靠性与有效性。
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关键词
元启发式算法
反向差分变异
威布尔分布
自适应扰动策略
海洋捕食者算法
压力容器设计问题
汽车侧面碰撞设计问题
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Keywords
meta heuristic algorithm
reverse differential variation
Weibull distribution
adaptive perturbation strategy
marine predator algorithm
pressure vessel design problem
car side impact design problem
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名融合经验反思机制的教与学优化算法
被引量：2
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作者
吴迪
贾鹤鸣
刘庆鑫
齐琦
王爽
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机构
三明学院教育与音乐学院
三明学院信息工程学院
海南大学计算机科学与技术学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期629-641,共13页
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基金
全国教育科学规划教育部重点课题(DIA220374)。
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文摘
针对传统教与学算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种融合经验反思机制的教与学优化算法(empirical reflection teaching learning based optimization,ERTLBO)。首先在教学阶段引入经验反思机制,遴选精英个体引导普通个体向教师靠近,提高班级整体水平,从而提高算法全局探索能力。其次在学习阶段引入动态自适应权重,能够根据学生的适应度值对位置进行自适应扰动,进而实现个体位置的动态更新,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验选取23个基准测试函数对ERTLBO同其他变体和流行算法进行性能测试。实验结果表明,ERTLBO算法具有更好的寻优性能和求解稳定性。最后,通过2个工程设计问题进一步验证ERTLBO解决实际问题的有效性和优越性。
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关键词
教与学优化算法
经验反思机制
动态自适应权重
元启发式算法
基准函数
压力容器设计问题
焊接梁设计问题
Wilcoxon秩和检验
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Keywords
teaching and learning-based optimization
empirical reflection mechanism
dynamic adaptive weight
metaheuristic algorithm
benchmark functions
pressure vessel design problem
welded beam design problem
Wilcoxon rank-sum test
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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