计算机应用

作者：陈俊, 何庆, 李守玉

单位：贵州大学 大数据与信息工程学院，贵阳 550025

关键词：阿基米德优化算法,黄金正弦,莱维飞行,变区间初始化,波长算子

基金：贵州省科技计划项目重大专项(黔科合重大专项字［2018］3002);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字［2016］124);贵州大学培育项目(黔科合平台人才［2017］5788);贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)

针对标准阿基米德优化算法（AOA）在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题，提出一种多策略阿基米德优化算法（MSAOA）。首先，利用变区间初始化策略，使得初始种群尽可能地靠近全局最优解，从而提高初始解的质量；其次，提出黄金莱维引导机制，以提高算法在迭代后期的种群多样性；最后，在维持种群多样性的前提下，引入自适应波长算子，以达到提高算法搜索效率的目的。将所提算法与均衡器算法（EO）、正余弦算法（SCA）以及灰狼优化算法（GWO）在20个基准测试函数上进行比较实验。实验结果表明，所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度，并将所提算法应用于4个机械设计实例中，再次验证了所提算法的有效性和优越性。

来源：2022年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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