涟漪算法及其在马斯京根模型参数优化中的应用

来源：水利水运工程学报杂志 2024年第2期北京时间：

作者：王庭辉,顾正华,周统,马勇,张佳怡

摘要：基于自然界的涟漪现象，提出一种新的启发式智能优化算法——涟漪算法（Ripple Algorithm, RA）。该算法模仿涟漪的结构，搜索过程采用由中心点出发的三层涟漪随机取点搜索，搜索中心点群以当前适应度与全局最优适应度的比较信息为基础；采用涟漪半径函数与收缩函数对涟漪的展开进行控制，相对独立地向解空间最优点收敛。通过测试函数将涟漪算法与粒子群算法、标准遗传算法、引力搜索算法进行对比测试。结果表明：涟漪算法在较低维度与运用广泛的启发式算法相比有很强的竞争力；在马斯京根模型参数优化应用中，涟漪算法寻优能力强、精度高，有很强的实用性。对涟漪半径函数、收缩函数及其他影响涟漪算法优化过程的参数进行讨论，提出了几种改进涟漪算法的思路与方向。

关键词：启发式算法, 涟漪算法, 测试函数, 马斯京根模型, 参数优化