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Lévy飞行的正余弦乌燕鸥混合算法及应用

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为解决标准乌燕鸥算法(STOA)易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,提出一种混合正余弦算法(SCA)和Lévy飞行的自适应乌燕鸥算法(SLSTOA).采用正余弦算法的搜索方式,同时采用非线性递减自适应正弦因子,改进乌燕鸥算法的攻击搜索方式,来增强STOA算法的全局与局部探索能力.乌燕鸥个体和最优个体通过Lévy飞行策略进行变异,来增加种群多样性和扩大搜索空间,以达到提高跳出局部最优和全局探索能力.与四种先进的元启发式算法比较,SL-STOA算法性能通过6个基准测试函数进行评价,结果表明,相比其他四种元启发式算法,SLSTOA算法精度高、稳定性好和鲁棒性强.同时为验证SLSTOA算法的科学性与实用性,将其应用于解决32t/22.5m桥式起重机主梁结构优化设计中.
A Hybrid Sine and Cosine Algorithm and Lévy Flight Adaptive Sooty Tern Algorithm and its Application

孙珂琪、陈永峰

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陕西铁路工程职业技术学院铁道装备制造学院,陕西 渭南 714000

乌燕鸥算法 正余弦算法 自适应正弦因子 Lévy飞行 桥式起重机主梁

省教育厅科研项目专项

2017JCYJ-3-2

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.383(1)
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