融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器

Aquila optimizer integrating differential mutation and tangent flight
徐亦凤
刘升
刘宇凇
张伟康
上海工程技术大学 管理学院, 上海 201620

摘要

针对天鹰优化器(aquila optimizer,AO)虽然拥有强大的全局勘探能力,但局部开发能力不足的问题,提出融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器(differential evolution mutation and tangent flight aquila optimizer,DEtanAO)。首先,根据差分进化算法中的变异操作能使算法具有较强的开发能力弥补了AO算法的不足,然后,利用切线搜索算法中切线飞行策略具有较强的探索搜索空间的能力并能使算法跳出局部最优解的优势,用其替换了AO算法中的莱维飞行。这两种策略的结合有效地平衡了DEtanAO算法的勘探和开发阶段。最后,为验证DEtanAO算法的优化性能,在12个标准基准函数、高维函数、Wilcoxon秩和检验以及工程优化问题上来测试改进算法的寻优能力。实验结果表明,相比其他智能算法,DEtanAO算法具有更强的寻优能力和更快的收敛速度。

基金项目

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)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0129
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2996-3002
文章编号: 1001-3695(2022)10-017-2996-07

发布历史

[2022-06-05] 优先出版
[2022-10-05] 印刷出版

引用本文

徐亦凤, 刘升, 刘宇凇, 等. 融合差分变异和切线飞行的天鹰优化器 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (10): 2996-3002. (Xu Yifeng, Liu Sheng, Liu Yusong, et al. Aquila optimizer integrating differential mutation and tangent flight [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (10): 2996-3002. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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