基于混合策略的蜣螂优化算法研究

秦喜文; 冷春晓; 董小刚

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.20240328.001

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (05) : 829 -839. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20240328.001

基于混合策略的蜣螂优化算法研究

秦喜文, 冷春晓, 董小刚

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摘要

针对蜣螂优化算法存在易陷入局部最优、全局探索和局部开发能力不平衡等问题，为提升蜣螂优化算法的寻优能力，提出一种混合策略的蜣螂优化算法。采用Sobol序列初始化种群，以使蜣螂种群更好地遍历整个解空间；在滚球蜣螂位置更新阶段加入黄金正弦算法，提高收敛速度和寻优精度；引入混合变异算子进行扰动，提高算法跳出局部最优的能力。对改进的算法进行8个基准函数的测试，并与灰狼优化算法、鲸鱼优化算法和蜣螂优化算法等进行比较，并验证了3种改进策略的有效性。结果表明，混合策略的蜣螂优化算法在收敛速度、鲁棒性和寻优精度有明显增强。