文档名：改进蚁狮优化算法及其工程应用
摘要：针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO).改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局部最优并提高算法全局搜索能力.精英引导的Levy飞行被用于蚂蚁位置更新,以加快算法收敛速度.改进算法还在蚁狮捕食蚂蚁后对蚁狮进行差分变异,以提高算法的寻优精度.仿真实验基于10个基准函数进行,其结果显示LDALO较其他对比算法收敛速度更快,寻优精度更高.在无线传感器网络覆盖优化、压力容器设计、拉压弹簧设计等工程优化问题中的应用,验证了LDALO的适用性和有效性.
作者：陈伟 杨盘隆 吴宣够 Author：CHENWei YANGPanlong WUXuangou
作者单位：宿州职业技术学院计算机信息系,安徽宿州234099;中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230026中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230026安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(4)
分类号：TP301.6
关键词：工程优化问题 蚁狮优化算法 差分进化 Levy飞行
机标分类号：TP393TP18U414.75
在线出版日期：2023年6月9日
基金项目：安徽省高校优秀青年骨干国内访学研修项目，安徽省高校自然科学研究重点项目，安徽省质量工程项目改进蚁狮优化算法及其工程应用[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(4)陈伟 杨盘隆 吴宣够针对蚁狮优化算法(ALO)在求解工程优化问题时易陷入局部最优及收敛速度慢等缺陷,提出一种基于Levy飞行和差分进化的改进蚁狮优化算法(LDALO).改进算法对ALO中的蚂蚁进行差分进化操作,从而改善种群多样性,避免算法陷入局...参考文献和引证文献
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