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多策略企业发展优化器用于数值优化和受约束问题的优化.

Xinyu Cai1, Weibin Wang2, Yijiang Wang3

  • 1College of Business, Jiaxing University, Jiaxing, 314001, China.

Scientific reports
|March 28, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

多策略企业发展优化器 (MSEDO) 通过改善人口多样性和利用来增强原来的EDO算法. MSEDO有效地解决了复杂的优化问题,并逃脱了局部最佳.

关键词:
中央委员会2017年CEC2017年CEC202222 年的第一季度.工程优化问题 工程优化问题企业发展优化器优化器超启发式算法 (Metaheuristic Algorithms) 是一种算法,可以通过重新启动战略重启战略

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科学领域:

  • 计算智能是一种计算智能.
  • 优化算法的优化算法
  • 超启发式计算是一种超启发式计算.

背景情况:

  • 企业开发优化器 (EDO) 算法表现出强大的全球搜索,但受到了人口多样性的减少和复杂问题的弱利用.
  • 现有的EDO算法结构为优化过程增强提供了机会.

研究的目的:

  • 提出一个改进的元启发算法,多策略企业发展优化器 (MSEDO),解决基本EDO的局限性.
  • 提高EDO算法的搜索代理质量,人口多样性和本地利用能力.

主要方法:

  • 引入基于领导者的协差学习策略,以指导搜索代理并保持多样性.
  • 实施基于健康状况和距离的领导人选择策略,以改善动态的当地开发.
  • 重建EDO算法结构,使用基于多样性的人口重启策略来逃避局部最佳.

主要成果:

  • 废弃实验证实了MSEDO内部个别策略的有效性.
  • 与其他五个元启发算法的比较分析表明MSEDO的优越性能.
  • 关于CEC2017,CEC2022和十个工程约束问题的实验结果验证了MSEDO能够逃避局部最佳并解决复杂的现实问题的能力.

结论:

  • MSEDO有效地克服了基本EDO算法的局限性,特别是在保持人口多样性和剥削方面.
  • 拟议的MSEDO算法在逃避局部最佳值和解决复杂的,受约束的工程优化问题方面表现出强大的性能.