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Lévy飞行和热交换的混沌乌燕鸥算法及应用

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为解决乌燕鸥算法对抗局部最优能力和寻优能力较低的问题,提出了一种混合Lévy飞行和热交换混沌乌燕鸥算法(LTCSTOA).首先,采用Hénon混沌映射对算法种群初始化,保证算法种群多样性.其次,采用混合Lévy飞行和热交换算法的搜索策略,并在不同算法搜索阶段,引入自适应因子γ和自适应惯性权重,提高了算法的跳出局部区域的能力和收敛精度.最后,采用热交换算法对最优乌燕鸥个体进行扰动,提高算法的全局寻优能力.选用7个测试函数验证了不同改进策略的算法有效性,仿真结果表明:与其他算法相比,LTCSTOA算法收敛性能更优,具有较高的收敛精度、稳定性和鲁棒性.将LTCSTOA算法应用于二级斜齿圆柱齿轮传动机构可靠性轻量化设计,优化结果表明:与原设计相比,LTCSTOA算法获得的体积和重合度分别降低了约为51.86％和18.6％,实现了齿轮传动机构轻量化设计的目的.
Chaotic Sooty Tern Optimization Algorithm Based on Lévy Flight and Thermal Exchange and its Applications

雒珊、李娟娟

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吕梁学院物理系,山西 吕梁 033001

乌燕鸥算法 Hénon混沌 Lévy飞行 热交换算法 齿轮传动 可靠性轻量化设计

山西省高等学校科技创新项目山西省基础研究计划(自由探索类)项目吕梁市科技局重点研发项目

2020L070520210302124522GXZDYF2019090

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)：2023.388(6)
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