基于竞争及协作的自适应红嘴蓝雀鸟算法

摘要

现有的红嘴蓝雀鸟算法（RBMO）在解决复杂优化问题时存在收敛速度慢、求解精度不高的缺陷，本文提出一种基于竞争、协同和潜力解策略的自适应红嘴蓝雀鸟算法（CCARBMO），用于提升RBMO的性能。该算法通过模拟红嘴蓝雀鸟的协作捕猎行为，实现探索与开发的平衡。在CCARBMO中，竞争机制用于优化探索与开发的动态切换，协同机制用于增强全局搜索能力，潜力解策略则评估个体的搜索潜力，避免陷入局部最优。通过CEC2022测试函数的仿真实验表明，CCARBMO在复杂优化问题中表现出优越性，收敛速度显著提升，尤其在多峰函数和非对称组合函数中具有显著优势。

关键词

自适应红嘴蓝雀鸟算法 / Lotka-Volterra模型 / 潜力解策略 / 协同机制