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An exponential local escaping operator-based african vultures optimization algorithm with low-discrepancy initialization for engineering applications
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AI
DOI：10.1007/s10586-026-06335-y.png)
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摘要
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作为一种新兴的基于群智能的优化技术，非洲秃鹫优化算法（AVOA）已在多个应用领域获得显著关注，但在复杂优化问题中存在探索不足、收敛精度弱和早熟停滞等局限性。为缓解这些问题，本研究提出SELEO-AVOA改进算法，融合两种互补策略：Sobol序列初始化以提高种群多样性和全局探索能力，以及指数局部逃逸算子（ELEO），利用指数控制机制强化局部开发并避免陷入局部最优。这些改进共同实现了多样化和强化之间的更有效平衡。所提SELEO-AVOA在23个标准CEC-05和12个近期CEC-22基准函数及5个约束工程设计问题上进行严格评估，并与多种最新算法进行比较。数值结果表明，SELEO-AVOA在96%的CEC-05函数和58%的CEC-22函数中成功达到全局最优。此外，包括Friedman排名和Wilcoxon秩和检验在内的统计分析证明了其优越性，在CEC-05和CEC-22上的平均Friedman排名分别为1.87和2.83，确认了增强的收敛效率、鲁棒性和解稳定性。这些发现凸显了该算法在保持探索-开发平衡、确保高精度优化以及在复杂和高维优化任务中展现实际应用方面的有效性。
Keyword:
African vultures optimization algorithm
Meta-heuristic algorithms
Sobol sequence initialization
Exponential local escaping operator
Engineering design applications
期刊
IF:
2.9
论文数:
231
被引数:
1.1K
机构
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