摘要
针对黑猩猩优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢、寻优精度低等缺陷,提出混合改进策略的黑猩猩优化算法(SLWChOA).首先,利用Sobol序列初始化种群,增加种群的随机性和多样性,为算法全局寻优奠定基础;其次,引入基于凸透镜成像的反向学习策略,将其应用到当前最优个体上产生新的个体,提高算法的收敛精度和速度;同时,将水波动态自适应因子添加到攻击者位置更新处,增强算法跳出局部最优的能力;最后,通过10个基准测试函数、Wilcoxon秩和检验以及部分CEC2014函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能,实验结果表明,所提算法在寻优精度、收敛速度和鲁棒性上均较对比算法有较大提升.另外,通过一个机械优化设计实验进行测试分析,进一步验证了SLWChOA的可行性和适用性.
基金项目
国家自然科学基金(62166006)
贵州省科技厅项目(黔科合基础-ZK[2021]一般335)
NETL
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