基于非线性自适应比例因子的雪豹优化算法

来源：计算机技术与发展杂志2024年第04期北京时间：

作者：崔铭悦;';莫愿斌;'*;王子豪;';胡飓风;'

单位：1. 广西民族大学 人工智能学院,广西 南宁 530006;2. 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,广西 南宁 530006

摘要：针对雪豹优化算法在求解复杂优化问题时,存在全局勘探能力不足、寻优精度低等问题,提出一种改进的雪豹优化算法。 首先,基于分段 Logistic 混沌映射初始化从而提高初始种群多样性;其次,引入非线性比例因子用于平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力;然后,提出了一种差分变异策略,在第一次种群更新位置后,使用 5 个随机个体提高全局搜索能力和算法收敛能力,在第二次种群更新位置后,使用 3 个随机个体保证在求解过程的中后期也具有一定的全局勘探能力,尽可能避免陷入局部最优。 通过在 IEEE CEC2022 基准函数测试集上测试,并与其他算法进行比较,结果表明所提出的算法在种群质量、求解精度以及算法稳定性上均有较大提升。 最后将所提出的算法应用于工程优化,计算结果进一步证实了算法的强优化能力。

关键词：雪豹优化算法;混沌映射;非线性自适应比例因子;差分进化算子;约束优化问题