近日,十大正规网赌游戏官网制造服务与知识工程团队(张太华教授团队)在计算机科学领域1区TOP期刊 Expert Systems with Applications(IF=8.5)发表题为“ESO: An enhanced snake optimizer for real-world engineering problems”的研究论文。
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论文信息
元启发式算法是解决现实优化问题的重要方法。开发有效、准确、稳定的元启发式算法已成为工程优化研究的目标。蛇优化算法(Snake Optimizer,SO)是一种具有良好优化效果的新算法,然而,由于自然规律的限制,在探索和开发阶段,参数更多是固定值,因此SO算法很快陷入局部最优并收敛缓慢。本文通过引入新的反向学习策略和新的动态更新机制(参数动态更新策略、正弦-余弦复合扰动因子、混沌扰动和柯西变异),提出了一种增强型的蛇优化算法(Enhanced Snake Optimizer,ESO),以获得更好的性能。ESO的有效性在23个经典基准测试函数和CEC 2019函数集上进行了验证。其中,23个经典基准测试函数中的13个函数具有多个维度的变体(Dim=30、100、500、1000和2000)。此外,ESO还用于解决三个工程设计优化问题。实验结果和两次统计测试表明,所提出的ESO算法比包括SO在内的其他13种常用的算法性能更好。
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基于透镜成像的镜像学习策略
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正余弦扰动因子
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在部分函数上的收敛曲线、轨迹、平均适应度和搜索历史
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在减速器、压力容器、焊接梁等设计问题上的求解结果对比
该论文通讯作者为张太华教授,第一作者为姚立国博士。该研究受到国家自然科学基金(72061006, 71761007)、贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK[2020]一般320)、贵州省普通高等学校青年科技人才成长项目(黔教合KY[2022]167)和十大网赌正规信誉排名学术新苗基金项目(黔师新苗[2021]A30)的联合资助。
文章链接:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120594
一审(校):王思鹏;二审(校):许珊;三审(校):杨光复