基于黄金莱维引导机制的阿基米德优化算法

作者：陈俊; 何庆^*; 李守玉

来源：计算机应用, 2022, 42(09): 2807-2815.

• 阿基米德优化算法
• 黄金正弦
• 莱维飞行
• 变区间初始化
• 波长算子

针对标准阿基米德优化算法（AOA）在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题，提出一种多策略阿基米德优化算法（MSAOA）。首先，利用变区间初始化策略，使得初始种群尽可能地靠近全局最优解，从而提高初始解的质量；其次，提出黄金莱维引导机制，以提高算法在迭代后期的种群多样性；最后，在维持种群多样性的前提下，引入自适应波长算子，以达到提高算法搜索效率的目的。将所提算法与均衡器算法（EO）、正余弦算法（SCA）以及灰狼优化算法（GWO）在20个基准测试函数上进行比较实验。实验结果表明，所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度，并将所提算法应用于4个机械设计实例中，再次验证了所提算法的有效性和优越性。

• 单位
  贵州大学