融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法

李彦苍; 卜英乔; 朱海涛; 杜尊峰

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融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法

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为解决蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BOA)易出现收敛精度差、易陷入局部极值的问题,提出了一种融合最优邻域扰动和反向学习策略的蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm combining optimal neighborhood perturbation and reverse learning strategy,ORBOA)。首先,在算法初期引入改进Tent混沌映射,均匀蝴蝶初始位置。其次,在全局搜索阶段引入最优邻域扰动和透镜成像反向学习策略,在保持种群多样性的同时提高算法的收敛速度,并通过贪婪机制择选出最优的蝴蝶个体位置;在局部搜索阶段引入随机权重,增强跳出陷入局优的能力;采用6个基准函数来测试5种算法在30、50、100维度下的搜索性能,结果表明ORBOA具有更高的收敛速度、收敛精度和跳出局优的能力。最后,采用ORBOA对桁架结构进行优化,结果表明桁架结构的总重量可被有效降低。

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来源
《中国科技论文》 |2021年第11期|1181-1188|共8页
作者
李彦苍; 卜英乔; 朱海涛; 杜尊峰;
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作者单位

河北工程大学土木工程学院;

河北邯郸056038;

天津大学建筑工程学院;

天津300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
算法理论; 蝴蝶优化算法; 混沌映射; 最优邻域扰动; 反向学习;

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