增强型野马优化算法及其工程应用
Enhanced wild horse optimization algorithm and its engineering application作者机构:上海工程技术大学管理学院上海201620
出 版 物:《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)
年 卷 期:2024年第41卷第7期
页 面:2061-2068页
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(61673258,61075115) 上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)
主 题:野马优化算法 Sinusoidal映射 自适应t分布 工程优化
摘 要:针对野马优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出增强型野马优化算法。首先,在种群初始化阶段,采用Sinusoidal映射,增加种群的多样性;其次,在阶段更新过程中,设计出非线性收敛性更强的自适应权重,调节全局搜索和局部优化能力;然后,在更新领导者位置阶段加入扰动因子,平衡局部和全局探索能力;进一步,利用自适应t分布变异,对个体位置进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。通过在CEC2021测试竞赛进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Wilcoxon秩和检验和MAE排名,验证算法的有效性。最后将算法应用到工程难题问题中,验证了其在工程优化问题上的适用性与优越性。实验结果表明,与其他智能算法相比,增强型野马优化算法具有更强的寻优能力和更快的收敛速度。