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融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法 被引量:1
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作者 贾鹤鸣 文昌盛 +3 位作者 吴迪 饶洪华 刘庆鑫 力尚龙 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2896-2912,共17页
䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入... 䲟鱼优化算法(ROA)是2021年提出的元启发式优化算法,其模拟了海洋中䲟鱼寄生依附宿主、经验攻击和宿主觅食的行为。ROA的结构简单且易于实现,但全局性稍显不足,易导致算法收敛速度慢甚至后期难以收敛的现象。针对上述问题,在探索阶段加入宿主切换机制,引入新宿主白鲸,提高原算法的探索能力;同时加入联合反向学习策略,增强了算法跳出局部最优的能力,进一步提高了算法的综合优化性能。通过以上改进,提出了一种融合联合反向学习与宿主切换机制的䲟鱼优化算法(IROA)。为了验证IROA的性能与改进优势,将IROA与原始ROA、6种典型的原始算法以及4种关于ROA的改进算法进行对比。通过CEC2020标准测试函数的实验结果表明,IROA具有更强的寻优能力和更高的收敛精度;最后针对汽车防撞性设计问题的求解,进一步验证了IROA的优势和工程适用性。 展开更多
关键词 䲟鱼优化算法 元启发式优化算法 联合反向学习 宿主切换机制 白鲸优化算法 基准函数测试 工程问题求解
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基于混沌宿主切换机制的?鱼优化算法
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作者 贾鹤鸣 力尚龙 +3 位作者 陈丽珍 刘庆鑫 吴迪 郑荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1759-1767,共9页
鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主... 鱼优化算法(ROA)的寻优过程包括依附宿主、经验攻击和宿主觅食3种模式,它的探索能力与开发能力较强;但原始算法通过经验攻击切换宿主,导致探索与开发之间平衡较差、收敛较慢且容易陷入局部最优。针对上述问题,提出了一种基于混沌宿主切换机制的改进鱼优化算法(MROA)。首先,设计一种新的宿主切换机制,以更好地平衡探索和开发的能力;然后,为了使鱼初始宿主多样化,引入Tent混沌映射进行种群初始化,进一步优化算法的性能;最后,将MROA与原始ROA和爬行动物搜索算法(RSA)等6种算法在CEC2020测试函数上进行对比实验。分析实验结果可知,MROA求得的最优适应度值、平均适应度值和适应度值标准差分别比ROA、RSA、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化(HHO)算法、精子群优化(SSO)算法、正余弦算法(SCA)和乌燕鸥优化算法(STOA)平均提高了28%、33%和12%。基于CEC2020的测试结果表明,MROA具有良好的寻优能力、收敛能力和鲁棒性;同时,通过求解焊接梁设计问题和多片式离合器制动器设计问题,进一步验证了MROA在工程问题中的有效性。 展开更多
关键词 鱼优化算法 宿主切换机制 Tent混沌映射 基准函数测试 工程问题求解
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