引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法
Aquila optimizer based on phasor operator and flow direction operator作者机构:华北水利水电大学电气工程学院河南郑州450045 河北地质大学信息工程学院河北石家庄050031
出 版 物:《浙江大学学报(工学版)》 (Journal of Zhejiang University:Engineering Science)
年 卷 期:2024年第58卷第2期
页 面:304-316页
核心收录:
学科分类:08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金资助项目(U1504622,31671580) 河南省高等学校青年骨干教师培养计划资助项目(2018GGJS079) 河北省高等学校科学技术研究资助项目(ZD2020344)
主 题:天鹰优化算法 广义正态分布优化算法 相量算子 流向算子 测试函数 Wilcoxon秩和检验
摘 要:针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性.