融合混沌映射和自适应T分布的蜣螂优化算法

作     者：李红民 马亚伟 刘瑞玉 汪明 LI Hongmin;MA Yawei;LIU Ruiyu;WANG Ming

作者机构：山东建筑大学信息与电气工程学院山东济南250101 

出 版 物：《软件工程》 (Software Engineering)

年 卷 期：2024年第27卷第11期

页      面：63-68页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61273326) 

主　　题：蜣螂优化算法 混沌映射 T分布扰动 基准测试函数 

摘      要：针对原始蜣螂优化算法(DBO)存在的收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蜣螂优化算法。该算法采用混沌映射初始化蜣螂种群以提高种群的多样性,引入北方苍鹰优化算法的勘探策略以增强算法的全局勘探能力,并改进一种非线性边界收敛因子以平衡其收敛速度和收敛精度。同时,采用自适应T分布扰动策略以增强算法跳出局部最优的能力。实验结果表明,改进后的DBO算法在15个基准测试函数的求解寻优中,有13个测试函数的求解结果优于原始蜣螂优化算法、麻雀搜索算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法和哈里斯鹰优化算法的求解结果,表现出更高的收敛精度、更快的收敛速度及更高的稳定性。