增强型野马优化算法及其工程应用

作     者：马志海 刘升 Ma Zhihai;Liu Sheng

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。