基于自适应莱维多样性的改进蚁群算法

杨娇寰, 王鹏

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (10) : 2978-2983. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230372

基于自适应莱维多样性的改进蚁群算法

  • 杨娇寰, 王鹏
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摘要

本文提出了一种基于自适应莱维(Lévy)多样性机制的改进蚁群优化(SACO)算法解决算法存在收敛精度差、易陷入局部最优的问题,并将新算法应用到焊接梁工程优化问题中。SACO算法结合该机制随机步长搜索的特点提升种群多样性,使算法避免局部最优。进一步,本文设计了一系列实验测试SACO算法的性能。实验结果显示,该算法在函数实验中表现出更好的收敛性、更高的精度及更强的避免陷入局部最优的能力。最后在工程应用实验结果中,SACO算法在函数优化和焊接梁优化上展现出较强的竞争力,可作为现实工程问题求解的有效工具。

关键词

群智能算法 / 蚁群算法 / 工程优化 / 莱维多样性机制

中图分类号

TP18

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杨娇寰, 王鹏. 基于自适应莱维多样性的改进蚁群算法. 吉林大学学报(工学版). 2024, 54(10): 2978-2983 https://doi.org/10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230372

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