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融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法

数学的实践与认识 2024年第4期54卷 128-140页

作者：徐小平张钰王峰苏李君西安理工大学理学院陕西西安710054 西安交通大学数学与统计学院陕西西安710049

鉴于阿基米德优化算法存在易早熟,收敛慢等缺点,提出一种融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法.首先,通过位置参数,随机选择两种混沌映射初始化种群来增强种群的多样性;其次,通过余弦控制因子的动态边界策略改进密度因子,来平衡算法... 详细信息

鉴于阿基米德优化算法存在易早熟,收敛慢等缺点,提出一种融合差分进化与多策略的阿基米德优化算法.首先,通过位置参数,随机选择两种混沌映射初始化种群来增强种群的多样性;其次,通过余弦控制因子的动态边界策略改进密度因子,来平衡算法的全局探索与局部开发能力;接着,融合差分进化算法,缩小最优位置的范围,以达到快速向最优位置靠拢的目的.最后,选取10个基准测试函数进行仿真实验,并对实验结果进行Wilcoxon秩和检验,结果表明所提算法性能优于对比算法.

关键词：阿基米德优化算法差分进化算法混沌映射余弦控制因子动态边界

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多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用

计算机应用研究 2022年第5期39卷 1386-1394页

作者：罗仕杭何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索... 详细信息

针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在全局搜索能力弱、收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合多策略的阿基米德优化算法(MAOA)。首先,采用随机高斯变异策略选取适应度优的多个个体引导种群向最优解区域寻优,增强全局搜索能力;其次,利用多种混沌映射的随机性、遍历性和多样性,引入局部混沌搜索策略扩大混沌空间的搜索范围,提高算法的局部开发能力;同时,为了协调算法的全局勘探和局部开采能力,提出一种非线性动态密度降低因子;最后,利用Lévy飞行引导机制的黄金正弦策略对种群位置进行扰动更新,增加迭代过程中种群的多样性,提高算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数和部分CEC2014测试函数进行仿真实验,结果表明所提算法能够改善AOA全局探索能力弱、易陷入局部最优等缺点,提高AOA的寻优精度和稳定性。另外,引入机械设计案例进行测试分析,进一步验证MAOA在处理实际问题上的适用性和可行性。

关键词：阿基米德优化算法随机高斯变异策略非线性动态密度降低因子 Lévy飞行黄金正弦机械设计

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基于黄金莱维引导机制的阿基米德优化算法

计算机应用 2022年第9期42卷 2807-2815页

作者：陈俊何庆李守玉贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA)。首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其... 详细信息

针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA)。首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其次,提出黄金莱维引导机制,以提高算法在迭代后期的种群多样性;最后,在维持种群多样性的前提下,引入自适应波长算子,以达到提高算法搜索效率的目的。将所提算法与均衡器算法(EO)、正余弦算法(SCA)以及灰狼优化算法(GWO)在20个基准测试函数上进行比较实验。实验结果表明,所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度,并将所提算法应用于4个机械设计实例中,再次验证了所提算法的有效性和优越性。

关键词：阿基米德优化算法黄金正弦莱维飞行变区间初始化波长算子

融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法

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计算机工程与应用 2022年第14期58卷 63-72页

作者：罗仕杭何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初... 详细信息

针对阿基米德优化算法(Archimedes optimization algorithm,AOA)存在全局搜索能力弱、收敛精度低,易陷入局部最优等问题,提出融合Sin混沌和分段权值的阿基米德优化算法(SAOA)。采用无限折叠迭代的Sin混沌反向学习策略初始化种群,提高初始阶段解的质量,为全局搜索多样性奠定基础;引入算数交叉算子,将当前个体向与全局最优个体进行交叉,引导种群向最优解区域寻优,提高全局搜索能力;引入分段权值策略,平衡算法的全局勘探与局部开发能力,降低算法陷入局部最优的概率;通过对8个测试函数和部分CEC2014函数进行仿真实验及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优性能,实验结果表明改进算法在搜索精度、收敛速度和稳定性等方面均有较大提升。另外,引入优化机械设计案例进行测试分析,进一步验证SAOA在工程优化问题上的可行性和适用性。

关键词：阿基米德优化算法 Sin混沌反向学习算数交叉操算子分段权值机械优化设计

融合聚集因子和正余弦搜索的阿基米德优化算法

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仪表技术与传感器 2024年第11期 83-92页

作者：孙民民张小庆曾竣哲李娜张莉宋一佳武汉轻工大学数学与计算机学院

针对阿基米德优化算法(AOA)收敛精度差、跳出局部最优能力弱的不足,提出一种融合聚合因子与正余弦搜索的改进阿基米德优化算法(YMAOA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,增强种群多样性;其次,将密度因子重构为非线性递减趋势,同时设计非... 详细信息

针对阿基米德优化算法(AOA)收敛精度差、跳出局部最优能力弱的不足,提出一种融合聚合因子与正余弦搜索的改进阿基米德优化算法(YMAOA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,增强种群多样性;其次,将密度因子重构为非线性递减趋势,同时设计非线性权值平衡算法在不同时期的探索能力和收敛速度;然后,设计基于聚集因子判断的随机反向学习策略,增强全局探索的寻优性能;同时在算法局部优化阶段融合正余弦搜索机制进行位置更新,协助算法跳离局部最优。将改进算法与标准AOA及其他同类算法在9个基准函数上进行对比实验,结果表明:YMAOA算法在寻优精度和收敛能力上有明显提升,对比同类改进AOA算法,YMAOA兼具收敛速度和跳出局部最优能力的优势,Wilcoxon秩和检验结果也证明YMAOA在搜索性能上具有显著性优势。

关键词：阿基米德优化算法聚集因子正余弦优化密度因子反向学习

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基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法

计算机科学 2022年第8期49卷 237-246页

作者：陈俊何庆李守玉贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法... 详细信息

针对基础阿基米德优化算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,文中提出了一种基于自适应反馈调节因子的阿基米德优化算法。首先,通过佳点集初始化种群,增强初始种群的遍历性,提高初始解的质量;其次,提出自适应反馈调节因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力;最后,提出了莱维旋转变换策略,增加种群的多样性,以防止算法陷入局部最优。将所提算法与主流算法在14个基准测试函数以及部分CEC2014函数上进行30次比较实验,结果表明,所提算法的平均寻优精度、标准差以及收敛曲线均优于对比算法。同时将所提算法分别与对比算法在14个基准函数上进行Wilcoxon秩和检验,检验结果显示所提算法与对比算法的差异性显著。将所提算法应用于焊接梁设计问题,其相比原始算法提升了2%,验证了所提算法的有效性。

关键词：阿基米德优化算法佳点集自适应反馈调节因子旋转变换算子莱维飞行

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基于LHS和正余弦搜索的阿基米德优化算法

计算机与现代化 2024年第6期 38-42,58页

作者：詹楷杰蔡茂国洪广杰欧基发深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518001

针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和... 详细信息

针对阿基米德优化算法(AOA)寻优过程中存在兼顾全局探索和局部开发能力弱、寻优精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种基于LHS和正余弦搜索算子的阿基米德优化算法(LSAOA)。首先,采用拉丁超立方抽样方法初始化种群,提高种群的均衡度和多样性;其次,改变全局搜索与局部搜索的切换模式,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入正余弦搜索算子改进局部搜索方式,提高算法的局部搜索开发能力。仿真实验将LSAOA算法与其他改进AOA算法,以及其他元启发式算法在国际通用基准测试函数下进行寻优比较,实验结果表明,LSAOA算法在求解精度和收敛速度等方面具备较好的综合性能。

关键词：阿基米德优化算法拉丁超立方抽样正余弦搜索算子

基于阿基米德优化算法对质子交换膜燃料电池的模型参数估计

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时代汽车 2024年第10期 124-126页

作者：姚斌浙江农业商贸职业学院汽车技术系浙江绍兴312000

随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使... 详细信息

随着新能源汽车市场占有率不断提高,燃料电池电动汽车也在不断地发展,质子交换膜燃料电池作为其关键部件之一,设计制造成本尤为重要。在文章研究中,提出了一种新的模型识别方法,用于质子交换膜燃料电池的最佳参数识别。所提出的方法使用了改进型阿基米德设计优化算法,然后在实验研究中,实施了该设计的模型,并将结果与一些众所周知的方法进行比较。最终结果表明,所提出的方法对于Nexa模型的误差值为0.10,比较其他算法中,本研究提供了最佳解决方案。

关键词：阿基米德优化算法质子交换膜燃料电池模型仿真

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基于阿基米德算法的喷涂机器人路径优化

自动化与仪器仪表 2024年第5期 191-194,199页

作者：王景熙李轶张成国网上海市电力公司青浦供电公司上海200000

为了提高喷涂机器人工作效率,缩短喷涂路径,本文提出了一种基于阿基米德算法的喷涂机器人路径优化方法。将喷涂起始点、喷涂方向和喷涂顺序作为决策变量,把喷涂区域划分为多个片区,建立了考虑碰撞约束的喷涂机器人路径优化模型,利用阿... 详细信息

为了提高喷涂机器人工作效率,缩短喷涂路径,本文提出了一种基于阿基米德算法的喷涂机器人路径优化方法。将喷涂起始点、喷涂方向和喷涂顺序作为决策变量,把喷涂区域划分为多个片区,建立了考虑碰撞约束的喷涂机器人路径优化模型,利用阿基米德优化算法(Archimedes Optimization Algorithm,AOA)对模型进行求解,采用某典型工件进行路径规划实验,并与其他算法的优化结果进行对比,结果表明,AOA算法的优化结果均能满足碰撞约束,收敛时的迭代次数更少,收敛精度更高,验证了本文所提喷涂机器人路径优化方法的正确性和实用性。

关键词：喷涂机器人喷涂路径优化碰撞约束阿基米德优化算法