融合浓度平衡和菲克定律的新平衡优化器算法

摘要：

针对平衡优化器算法(equilibrium optimizer,EO)出现的收敛速度慢、算法精度不够、开发和搜索阶段信息不平衡等问题,提出了融合浓度平衡和菲克定律的新平衡优化器算法(new equilibrium optimizer,NEO).根据布朗运动和扩散现象,不同浓度区域的粒子采取不同的浓度平衡机制,改进算法平衡池,提高种群间的信息交流能力;在算法参数中引入幂函数和指数函数两种自适应因子,进一步平衡全局搜索和局部开发能力,使得粒子种群在解空间中进行广泛搜索和深度挖掘;根据菲克定律,在粒子位置更新公式中引入扰动机制,提高算法寻优精度和收敛速度.采用24个基准测试函数和Wilcoxon秩和检验,将NEO算法和其他智能优化算法进行仿真实验对比,结果表明NEO算法具有良好的优化性能.

关键词：平衡优化器算法、浓度平衡、自适应因子、菲克定律

所属期刊栏目：59

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目;上海市哲学社会科学规划科课题;上海理工大学科技发展资助项目

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：66-76