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基于黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法

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针对元启发算法中蜉蝣优化算法(MOA)的求解精度不高、收敛速度慢、稳定性不强等缺点进行研究,提出一种黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法.引入自适应惯性权重因子增强算法的搜索和开发能力达到更好的平衡;引入融合Lévy飞行策略和黄金正弦因子进一步改善易陷入局部最优的缺点,增强种群多样性,跳出局部最优.仿真结果表明,改进算法对于测试函数在求解精度、收敛速度和寻优能力上有显著提升.同时,为验证结果的可靠性和有效性,对该算法所得的数据进行统计检验、平均绝对误差分析、求解成功率分析.结果表明改进算法的稳定性、可靠性、鲁棒性都较MOA有所增强.另外,引入具体工程案例进行测试分析,进一步验证了该算法在工程上的适用性.
Mayfly optimization algorithm based on gold sine and adaptive merge

王义、张达敏、张琳娜、黎道花、邹诚诚

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贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025

贵州大学 机械工程学院,贵阳550025

蜉蝣优化算法 惯性权重 莱维飞行 黄金正弦 测试函数

6206202161872034黔科合基础[2020]1Y254黔科合基础[2019]1064

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0042

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(10)
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