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Actiniaria Optimization Algorithm and Its Application in Solving Structural Problems
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AI
DOI：10.3390/computation14050111.png)
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摘要
En 中文
受自然启发的优化算法（NIOAs）因其解决复杂问题的强大能力而备受关注。本文提出了一种新颖的Actiniaria优化算法（ACTOA），灵感来源于Actiniaria（海葵）的行为和生物特性。Actiniaria以其独特的能力在多种海洋环境中生存和互动而闻名。因此，它们可以为设计优化算法提供合适的模型。本研究旨在利用Actiniaria的两种生物机制——狩猎和繁殖——来平衡探索和开发阶段。探索阶段通过狩猎机制开发，即搜索粒子以最佳搜索粒子为中心，标准差（SD）逐渐减小的正态分布。接下来，模拟了开发阶段中Actiniaria卵在风力、海浪等力作用下的分散。通过一组优化参数评估了ACTOA的性能。通过59个测试函数检验了算法性能的优势，ACTOA优于现代算法。最终，将Sariyar、Shafaroud和Pine Flat三座大坝的优化纳入议程，所提出的算法显示，在700次、840次和985次迭代后找到了最优解，分别节省了28.2%、30%和3.5%的混凝土体积。
Keyword:
algorithm
actiniaria
nature-inspired optimization
local and global search
social interactions
infrastructure optimization
期刊
C
IF:
1.9
论文数:
207
被引数:
1.9K
机构
引用论文
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