多策略代理辅助竞争群优化算法

通过动态策略融合全局、局部与反向搜索，显著提升昂贵优化问题的求解性能，适用于减速器设计等实际工程问题。

Pan, Jeng Shyang · Liang, Qingwei · Chu, Shu Chuan · Tseng, Kuokun · Watada, Junzo

Applied Soft Computing Journal 2023

参数信息

基准函数数量

7

技术优势

评估次数更少

通过代理模型筛选粒子，只对最有潜力的候选解进行真实适应度评估，显著减少昂贵评估次数。

搜索更均衡

动态调整搜索策略，在不同阶段侧重全局探索或局部开发，避免过早收敛。

基准上更优

在七个基准函数上与最新代理辅助进化算法和知名进化算法全面比较，结果表明性能更优。

可解减速器设计

成功应用于减速器设计优化问题，证明其在真实工程任务中的适用性。

应用场景

• 工程优化：用于求解评估代价高昂的工程优化问题，如减速器设计。
• 机械设计优化：在减速器设计优化中验证有效性，可扩展到类似机械部件设计。
• 智能优化：提出多策略代理辅助竞争群优化算法，提升智能优化处理昂贵问题的能力。