佳木斯大学学报(自然科学版)2024,Vol.42Issue(1) :26-29,100.

海洋捕食者算法的改进及其应用

Improvement and Application of Marine Predators Algorithm

王梦娴 王慧明 刘永明 赵转哲 刘志博
佳木斯大学学报(自然科学版)2024,Vol.42Issue(1) :26-29,100.

海洋捕食者算法的改进及其应用

Improvement and Application of Marine Predators Algorithm

王梦娴 1王慧明 2刘永明 3赵转哲 3刘志博4
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作者信息

  • 1. 安徽工程大学机械工程学院,安徽 芜湖 241000
  • 2. 黄山工业泵制造有限公司,安徽 黄山 242700
  • 3. 安徽工程大学机械工程学院,安徽 芜湖 241000;安徽工程大学人工智能学院,安徽芜湖 241000
  • 4. 安徽工程大学人工智能学院,安徽芜湖 241000
  • 折叠

摘要

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.

Abstract

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.

关键词

海洋捕食者算法/折射反向学习/正余弦算法/高斯柯西变异

Key words

Marine Predator Algorithm/refracted opposition-based learning/sine cosine algo-rithm/Cauchy Gaussian mutation

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基金项目

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(AIMTEEL202201)

安徽省教育厅科学研究重点项目(2022AH050995)

安徽工程大学校级科研项目(KZ42022068)

安徽工程大学校级科研项目(S022022067)

芜湖市应用基础研究项目(KZ32022014)

安徽省高等学校科学研究项目(2022AH050975)

芜湖市重点研发与成果转化项目(2023yf058)

出版年

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
参考文献量8
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