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题名基于多策略改进的蜣螂优化算法及其应用
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作者
刘洋
李思
柴海龙
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机构
沈阳大学信息工程学院
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出处
《沈阳大学学报(自然科学版)》
2025年第2期134-146,共13页
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基金
2023年辽宁省“揭榜挂帅”科技计划项目(技术攻关类)(2023JH1/10400099)。
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文摘
针对传统蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)多样性不足、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,提出了一种多策略改进的蜣螂优化算法(multi strategy improved dung beetle optimization algorithm,SDBO)。SDBO使用Tent混沌映射混合精英反向学习策略,以增加初始化种群的多样性;引入黄金正弦算法,以增强算法的全局探索和局部搜索性能;引入莱维飞行策略,以避免算法陷入局部最优解;采用动态权重系数来提高算法的收敛速度。为评估SDBO的性能,使用12个标准测试函数对其进行了测试。实验结果表明,SDBO在整体优化性能方面表现优于其他7种启发式算法。将SDBO算法应用于两个经典约束工程设计优化问题,并获得了显著的优化效果。
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关键词
蜣螂优化算法
混沌映射
莱维飞行
黄金正弦算法
sdbo
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Keywords
dung beetle optimization algorithm
chaotic mapping
Lévy flight
golden sine algorithm
sdbo
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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