文献类型：期刊文章

作　　者：郭琴[1] 郑巧仙[2]

GUO Qin;ZHENG Qiaoxian(School of Computer and Information Engineering,Hubei University,Wuhan 430062,China;School of Cyber Science and Technology,Hubei University,Wuhan 430062,China)

机构地区：[1]湖北大学计算机与信息工程学院,武汉430062 [2]湖北大学网络空间安全学院,武汉430062

出　　处：《计算机科学与探索》

基　　金：国家自然科学基金(61803149)。

年　　份：2024

卷　　号：18

期　　号：4

起止页码：930-946

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSCD、CSCD2023_2024、DOAJ、INSPEC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度,使其根据自身搜索能力动态变化,既提升了种群质量又保持了适应度高的个体的良好搜索能力;其次,融合麻雀搜索算法中的追随者位置更新机制对算法进行扰动,并用贪婪策略更新位置,提升了算法的收敛精度;最后,当算法陷入停滞时引入柯西高斯变异策略,提高了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将所改进算法和对比算法的优化结果进行收敛性分析和Wilcoxon秩和检验,证明了MIDBO具有良好的寻优性能和鲁棒性。将MIDBO运用在汽车碰撞优化问题的求解上,进一步验证了MIDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。

关 键 词：蜣螂优化算法  局部最优解 麻雀搜索算法  柯西高斯变异  汽车碰撞优化问题  Wilcoxon秩和检验  

分 类 号：TP301.6]