基于多策略融合的混合多目标驼优化算法及其应用
Yaodan Chen1, Li Cao1, Yinggao Yue1
1School of Intelligent Manufacturing and Electronic Engineering, Wenzhou University of Technology, Wenzhou 325035, China.
这项研究介绍了一种改进的黑优化算法 (ICSA),该算法增强了融合速度和稳定性. 改进的算法在无人机路径规划方面表现出卓越的性能,产生更短,更稳定的路径.
科学领域:
- 计算智能是一种计算智能.
- 群集情报 群集情报 群集情报
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 驼群算法 (CSA) 患有缓慢的收,不良的稳定性和对局部最佳的敏感性.
- 现有的群集智能算法需要在勘探和开发平衡方面进行改进.
研究的目的:
- 为解决CSA的局限性提出一个多策略改进的蝶优化算法 (ICSA).
- 为了增强全球搜索能力,优化准确性,以及混沌优化算法的稳定性.
主要方法:
- 引入了物流映射,以改善最初的人口多样性.
- 实现了子群体螺旋搜索和Lévy飞行,用于增强猎物搜索.
- 嵌入非线性可变重量和折射反向学习,以改善猎物捕获和局部最佳避免.
主要成果:
- 与其他五个Swarm智能优化算法相比,ICSA在CEC2005基准测试集中表现出优越的融合性能和优化能力.
- 独立运行证实了ICSA增强的绩效指标.
- 对无人机路径规划的应用导致了在各种地形场景中更短,更稳定的路径.
结论:
- 拟议的ICSA有效地克服了标准CSA的局限性.
- 对于复杂的问题,ICSA提供了强大而高效的优化方法,包括无人机路径规划.
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