引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法

针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性.     

基于切线飞行的麻雀搜索算法

为解决在临近全局最优条件下,原始麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)存在种群多样性降低,局部开发能力薄弱导致不容易跳出局部最优点的问题,提出基于切线飞行的麻雀搜索算法(tangent flight sparrow search algorithm, tanSSA)。首先,使用自适应t分布策略改进发现者位置更新公式,可以提高麻雀个体的寻优能力,同时防止算法早熟。然后,利用切线搜索算法中切线飞行策略所具有的可以增强算法探索搜索空间能力,且能使算法跳出局部最优解的优势,在原始麻雀搜索算法中使用切线飞行扰动策略对最优解进行扰动。这两种策略相结合,可以有效提升tanSSA算法的勘探与开发性能。最后,使用12个标准基准测试函数,结合Wilcoxon秩和检验来测试验证tanSSA算法的优化性能,并与原始SSA算法、鲸鱼优化算法、粒子群优化算法以及自适应t分布SSA算法进行比较。实验证明,基于切线飞行的麻雀搜索算法的寻优能力和收敛速度都有显著提升。