文献类型：期刊文章

作　　者：万怡华[1] 张雪梅[1]

WAN Yihua;ZHANG Xuemei(School of Physical and Electronic Information Engineering,Ningxia Normal University,Guyuan Ningxia 756000,China)

机构地区：[1]宁夏师范大学物理与电子信息工程学院,宁夏固原756000

出　　处：《机械设计与研究》

基　　金：2024年宁夏高等学校科学研究项目(NYG2024206);2023年宁夏师范学院校级重点科研项目(XJZDB2301)

年　　份：2025

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：239-246

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：蜣螂算法作为一种新型群体智能优化技术,虽已显示出良好的性能,但仍存在一些固有缺陷,主要包括容易陷入局部最优解和算法本身的高随机性。为了解决这些问题,提出了一种混合多策略蜣螂优化算法(HMSDBO)。首先,在繁殖阶段,采用动态螺旋搜索策略,使融合搜索方法变得广泛而灵活。然后,在偷窃阶段,将黏菌优化策略与贪婪选择策略相结合,使算法的搜索范围更加细化,提高搜索精度。最后,采用透镜成像反向学习策略,对每次迭代得到的最优解和种群进行更新,提高算法的自学习能力。通过将HMSDBO算法应用于多个标准测试函数以及机器人路径规划实验,验证了HMSDBO算法的有效性和可行性。

关 键 词：蜣螂算法  动态螺旋搜索  黏菌优化  混合多策略  

分 类 号：TP242]