多策略融合的蛇优化算法及其应用

来源：计算机应用研究杂志2024年第1期北京时间：

作者：王永贵,赵炀,邹赫宇,胡鹏程,

单位：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105；

摘要：针对蛇算法寻优阶段交互性差，初始种群随机程度严重，易陷入局部最优解等问题，提出了一种多策略融合的蛇优化算法（multi-strategy snake optimizer，MSSO）。首先，利用正交矩阵对蛇种群进行初始化，使个体分布更加均匀；其次，设计探索开发阶段切换的自适应方程，用以替换原有的食物量与温度阈值，使算法进行自适应阶段切换；最后，使用联合反向选择策略替换算法原有的新个体孵化方法，提高算法收敛精度的同时加快算法收敛效率。选取10个基准测试函数从不同角度对MSSO算法进行实验，测试算法性能，分析各策略的有效性，并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法显著性，通过两个工程应用仿真实验来验证MSSO的实用性。各实验结果表明MSSO较比较算法综合表现更优，证明MSSO算法改进在寻优能力、鲁棒性、实用性等方面均有所提升。

关键词：蛇优化算法,正交矩阵初始化,自适应阶段切换,联合反向选择,元启发算法,工程应用问题,

基金资助：国家自然科学基金面上项目(61772249)；；