幼儿园小朋友优化算法

作     者：张庭溢 汪弘健 ZHANG Tingyi;WANG Hongjian

作者机构：福建理工大学管理学院福州350118 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第23期

页      面：109-125页

核心收录：

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）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金(71872158 71871197 71571151) 

主　　题：幼儿园小朋友优化算法 玩具吸引策略 找伙伴策略 小红花策略 

摘      要：为了提升黑猩猩优化算法开发精度和全局搜索能力,通过观察、总结4~6岁幼儿园小朋友行为特点,建立数学模型,提出一种新的元启发式算法:幼儿园小朋友优化算法(kindergarten children optimization algorithm,KCOA)。在算法设计上,幼儿园小朋友拥有玩具吸引、找伙伴、小红花三种社会行为。玩具吸引策略体现最优个体的引领作用。找伙伴策略增加普通小朋友间相互交流、提升普通小朋友个体自主探索种群空间能力,避免因最优个体错误判断让整个种群陷入局部极值点、搜索停滞。小红花策略实时评估当前小朋友位置状态,及时更新劣解、提升算法收敛速度和寻优精度。通过对23个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和统计检验、Friedman排名以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比,KCOA算法相比黑猩猩、两种改进黑猩猩、粒子群等优化算法在开发精度和寻优稳定性上都具有显著优势。最后,通过两个工程问题证实了该算法的有效性。KCOA算法求解弹簧、减速器设计问题对比黑猩猩优化算法最优开销分别减少0.85%、2.13%。