混合策略改进的蜣螂优化算法

作     者：高纪元 刘杰 陈昌盛 李伟 刘影 杨靖 GAO Jiyuan;LIU Jie;CHEN Changsheng;LI Wei;LIU Ying;YANG Jing

作者机构：贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 中国电建集团贵州工程有限公司贵州贵阳550025 贵州大学农学院贵州贵阳550025 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心贵州贵阳550001 贵州省“互联网+”协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2025年第47卷第1期

页      面：171-179页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61640014,61963009) 贵州省教育厅创新群体(黔教合KY字012) 贵州省教育厅工程研究中心(黔教技040,黔教技043) 贵州省科技支撑计划(黔科合支撑一般411,黔科合支撑一般412,黔科合支撑一般017,黔科合支撑2152) 中国电建集团科技项目(No.DJ-ZDXM-2020-19,No.DJ-ZDXM-2022-44) 贵州省双碳研究院开放课题(DCRE-2023-13) 

主　　题：蜣螂优化算法 混沌映射 最优引导 透镜成像学习 

摘      要：蜣螂优化算法是一种新的全局优化元启发式算法,具有寻优能力强和收敛速度快的特点,但是其也存在容易陷入局部最优和收敛精度低等缺点。为此,提出了一种基于混合策略改进的蜣螂优化HSIDBO算法。首先,采用改进后的Logistic混沌进行种群初始化得到更加均匀分布的种群;其次,采用自适应最优引导策略加快算法的收敛速度,提升局部收缩能力;最后,增加透镜成像学习策略改善蜣螂偷窃环节以增强算法的局部逃逸能力。通过对14个经典测试函数和工程应用问题进行求解测试,表明引入的3种策略能有效提升蜣螂优化算法的性能。