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题名自适应动态分级平衡优化器算法及收敛性
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作者
刘景森
高赛男
李煜
周欢
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机构
河南大学河南省智能网络理论与关键技术国际联合实验室
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出处
《浙江大学学报(工学版)》
2025年第11期2389-2399,共11页
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基金
河南省重点研发与推广专项资助项目(252102210171)
国家自然科学基金资助项目(72104069)
+1 种基金
河南省研究生教育改革与质量提升工程资助项目(YJS2025AL98)
河南省高等教育教学改革研究与实践项目重点资助项目(2021SJGLX074).
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文摘
为了解决平衡优化器(EO)算法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值、寻优精度有时不佳的问题,提出高效的自适应动态分级平衡优化器CGTEO,对其收敛性进行理论和实验分析.引入基于正余弦系数的自适应交叉更新机制,增强种群多样性.加入动态分级搜索策略,平衡各子种群对探索和开发能力的不同需求.融合基于三角形拓扑单元的精英邻域学习策略,改善收敛精度并有效避免局部极值.通过概率测度法,证明了CGTEO算法的全局收敛性.采用CEC2017测试集,对CGTEO与9种代表性对比算法进行全面测试与对比分析,结合寻优精度、收敛曲线、Wilcoxon秩和检验及小提琴图等多种方法评估优化结果.实验结果表明,CGTEO算法在优化精度、收敛性能和稳定性方面均表现出色.Wilcoxon秩和检验表明,该算法的优化结果在统计上显著优于其他对比算法.
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关键词
平衡优化器算法
自适应交叉更新
动态分级搜索
精英邻域学习
收敛性分析
Wilcoxon秩和检验
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Keywords
equilibrium optimizer algorithm
adaptive cross-updating
dynamic hierarchical search
elite neighborhood learning
convergence analysis
Wilcoxon rank-sum test
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术]
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