-
题名多策略改进的山地瞪羚优化算法及其应用
- 1
-
-
作者
李想
刘杰
覃涛
李伟
刘影
杨靖
-
机构
贵州大学电气工程学院
-
出处
《计算机工程与科学》
2025年第9期1679-1690,共12页
-
基金
国家自然科学基金(61640014,61963009)
贵州省教育厅创新群体(黔教合KY字[2021]012)
+3 种基金
贵州省教育厅工程研究中心(黔教技[2022]043,黔教技[2022]040)
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2022]一般017,黔科合支撑[2023]一般411,黔科合支撑[2024]一般051)
中国电建集团科技项目(No.DJ-ZDXM-2020-19,No.DJ-ZDXM-2022-44)
贵州大学贵州省双碳与新能源技术创新发展研究院开放课题(DCRE-2023-13)。
-
文摘
针对山地瞪羚优化算法(MGO)收敛速度慢、收敛精度低和易陷入局部最优等问题,提出一种使用多策略改进的山地瞪羚优化算法MSIMGO。首先,采用佳点集初始化种群,提高初始种群质量;其次,融合黄金正弦策略提高收敛速度;然后,引入涡流效应改善后期种群多样性降低的情况;最后,采用柯西变异对最优瞪羚的位置进行扰动,提高了算法跳出局部最优的能力。通过与8种算法对8个基准测试函数和CEC2019基准测试函数进行寻优对比,结果表明MSIMGO具有更强的寻优能力,并且使用Wilcoxon秩和检验验证了MSIMGO的有效性。将MSIMGO应用于工程问题压力容器设计,结果表明MSIMGO处理实际工程问题的可行性和有效性。
-
关键词
山地瞪羚优化算法
佳点集
黄金正弦策略
涡流效应
柯西变异
-
Keywords
mountain gazelle optimizer
good point set
golden sine strategy
eddy current effect
Cauchy mutation
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术]
-
