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海洋捕食者算法的改进及其应用

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针对传统的计算方法在求解多约束工程优化问题时存在的不足,提出一种融合多种策略的海洋捕食者算法并应用其中.算法首先采用折射反向学习策略,以增加初始种群的多样性.其次,引入正弦-余弦算法和高斯-柯西变异算子,用于提高求解精度和全局寻优能力.最后,通过6个标准测试函数和2个工程实际案例的应用,表明了新算法的优越性.
Improvement and Application of Marine Predators Algorithm
Aiming at the shortcomings of traditional computational methods in solving multi-constrained engineering optimization problems,a fused multi-strategy Marine Predator Algorithm is proposed and applied.Firstly,the algorithm adopts opposition-based learning strategy to increase the diversity of the initial population.Secondly,the sine-cosine algorithm and the Gaussian-Cauchy vari-ation operator are introduced to improve solving accuracy and global optimization.Finally,the advanta-ges of the new algorithm are demonstrated by the application of 6 standard test functions and 2 engineer-ing practical cases.

Marine Predator Algorithmrefracted opposition-based learningsine cosine algo-rithmCauchy Gaussian mutation

王梦娴、王慧明、刘永明、赵转哲、刘志博

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安徽工程大学机械工程学院,安徽 芜湖 241000

黄山工业泵制造有限公司,安徽 黄山 242700

安徽工程大学人工智能学院,安徽芜湖 241000

海洋捕食者算法 折射反向学习 正余弦算法 高斯柯西变异

安徽省智能矿山技术与装备工程实验室开放基金资助项目安徽省教育厅科学研究重点项目安徽工程大学校级科研项目安徽工程大学校级科研项目芜湖市应用基础研究项目安徽省高等学校科学研究项目芜湖市重点研发与成果转化项目

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2024

佳木斯大学学报(自然科学版)
佳木斯大学

佳木斯大学学报(自然科学版)

影响因子：0.159
ISSN：1008-1402
年,卷(期)：2024.42(1)
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