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题名多策略改进的蜣螂优化算法及其工程实例应用
被引量：1
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作者
朱国庆
韩东颖
米振涛
刘艳飞
杜晓彤
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机构
中国机械总院集团青岛分院有限公司
燕山大学车辆与能源学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第21期82-99,共18页
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文摘
蜣螂优化算法(DBO)虽独具优势,同时也存在一些问题,如收敛精度低下以及容易陷入局部最优。为了解决这些难题,提出了一种名为MSIDBO的改进型蜣螂优化算法,目的是增强优化效果,同时保持全局和局部搜索的平衡。提出了一种自适应适应度距离平衡策略,该策略通过优化蜣螂的觅食和偷窃行为,有效地避免算法陷入局部最优解的困境;同时,引入引导学习策略和局部最优扰动方案,加快算法的收敛速度,平衡算法在局部开发和全局探索能力之间的关系。为评估MSIDBO算法的性能,采用CEC2017测试函数进行仿真实验,在3个实际工程设计问题中,同时运用了MSIDBO算法,并与其他5种优化算法进行了比较,结果表明,MSIDBO算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面均表现出显著优势,充分验证了其在实际应用中的高效性和可靠性。
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关键词
蜣螂优化算法
引导学习策略
自适应适应度距离平衡策略
局部最优扰动
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Keywords
dung beetle optimization algorithm
guiding learning strategies
adaptive fitness distance balance strategy
local optimal disturbance
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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]
TN03
[电子电信—物理电子学]
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