融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法

摘要：

针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer,EO)求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法.首先,给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略,以平衡算法的全局探索和局部勘探,从而提高算法的收敛精度和收敛速度.其次,引入随机差分策略来重建平衡池,增加个体之间的信息交流,以利于算法跳出局部最优.最后,设计了一种双向混沌反向学习策略并将其应用到更新后的种群,以增加种群多样性,从而进一步提高算法的收敛精度.通过14个测试函数进行仿真实验,使用Wilcoxon秩和检验以及平均绝对误差来评价算法性能,并将改进算法应用到两个工程设计问题,实验结果验证了3种改进策略的有效性,且改进算法的收敛精度、收敛速度和鲁棒性都有显著提高.

关键词：平衡优化器算法、双向混沌反向学习、算法融合、随机差分、群智能优化算法

所属期刊栏目：50

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-17（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：248-258