《计算机应用研究》|Application Research of Computers

多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用

Archimedes optimization algorithm improved by multi-strategy collaborative and its application

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作者 罗仕杭,何庆
机构 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
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摘要 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Levy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;Levy飞行;黄金正弦;机械设计优化
基金项目 国家自然科学基金资助项目(62166006)
贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字[2021]335,黔科合重大专项字[2018]3002)
贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)
贵州省科学技术厅(黔科合基础-ZK[2021]一般335)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-05-004.html
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中图分类号 TP301
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