改进的矮猫鼬优化算法求解约束优化问题

来源：计算机工程与应用杂志2025年第8期北京时间：

作者：陈淼, 崔倩倩, 赵秋丽, 赵世杰

单位：1.辽宁工程技术大学 智能科学与优化研究所，辽宁 阜新 123000 ；2.辽宁工程技术大学 运筹与优化研究院，辽宁 阜新 123000

摘要：为提高矮猫鼬优化算法在求解约束优化问题的寻优性能，提出一种改进的矮猫鼬优化算法(D_PCDMO)。基于矮猫鼬的生活习性，修改算法中的窥视行为，以更好模拟矮猫鼬的觅食行为；提出一种候选解更新机制，以增强算法的勘探能力，提高算法寻优性能；构造一种新的动态惩罚因子，以提升求解约束优化问题的寻优能力。通过CEC2019基准测试函数和CEC2017约束优化基准测试函数与其他算法的数值对比及4个工程优化问题的求解，实验结果表明，相比于其他对比算法，D_PCDMO算法具有收敛精度高与收敛速度快等优势，且能有效地解决复杂的工程优化问题，具有较强的竞争力。

关键词：约束优化,矮猫鼬优化算法,窥视行为,候选解更新机制,动态惩罚因子