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A New Hybrid Improved Arithmetic Optimization Algorithm for Solving Global and Engineering Optimization Problems
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OA
AI
DOI：10.3390/math12203221.png)
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摘要
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算术优化算法（AOA）是一种受数学算术运算符启发的元启发式算法。由于其结构简单且参数调整灵活，AOA已被应用于解决各种工程问题。然而，AOA仍面临勘探能力不足和易陷入局部最优等挑战，尤其是在复杂、高维问题中。本文提出一种混合改进算术优化算法（HIAOA）以解决AOA易陷入局部最优的问题。首先，将灰狼优化算法（GWO）融入AOA中，利用GWO的群体捕食行为使多个个体同时执行局部搜索，使解得到更精细的调整并避免过度集中于特定区域，从而提升AOA的勘探能力。其次，在每次AOA运行结束时，以相同概率选择麻雀搜索算法的跟随机制和Cauchy变异操作进行扰动，增强AOA跳出局部最优的能力。通过选择23个基准函数和Wilcoxon秩和检验评估改进算法的整体性能，并将HIAOA的结果与其他智能优化算法进行比较。此外，HIAOA还能成功解决三个工程设计问题，证明其竞争力。实验结果表明，HIAOA的测试结果优于对比算法。
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