多策略改进的黑翅鸢优化算法及其工程实例应用
来源：计算机工程与应用杂志2026年第15期北京时间：
作者：王凯欣, 田云娜, 李奕轩
单位：延安大学 数学与计算机科学学院，陕西 延安 716000；
摘要：针对黑翅鸢优化算法存在的探索与开发能力不平衡和易陷入局部极值的问题，提出一种多策略改进的黑翅鸢优化算法。在算法攻击阶段引入分阶段动态捕猎优化机制，使算法的全局探索与局部开发能力得到平衡；在算法迁徙阶段引入随机扰动与非线性权重因子，有效地规避了算法陷入局部最优的风险。将所提算法与多种优化算法在各测试套件上进行对比实验，并采用Wilcoxon秩和检验以及Friedman检验对实验结果进行统计分析。实验结果表明，所提算法在优化精度、收敛性能以及鲁棒性方面显著优于各对比算法，且所提算法在处理高维复杂函数上高效可行。此外，将所提算法应用于18个现实世界工程实例约束优化问题的求解上，验证了所提算法的有效性与工程实用性。
关键词：黑翅鸢优化算法,分阶段动态捕猎优化机制,随机扰动因子,非线性权重因子,工程优化问题
基金资助：国家自然科学基金（61763046，62041212，62262067）。
