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An improved arithmetic optimization algorithm based on reinforcement learning for global optimization and engineering design problems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.101985.png)
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摘要
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为克服算术优化算法（AOA）在解精度和收敛速度方面的不足，本文提出了一种基于强化Q学习与随机精英池策略（QL-REP-AOA）的改进方法。该算法基于迭代过程构建状态空间，并设计了具有阶段适应性的非线性奖励函数。通过此设计，算法能够根据优化问题各阶段的特点动态选择最优搜索策略。此外，引入了随机精英池策略，通过多种搜索算子的协同效应增强种群多样性和搜索效率。为验证所提算法的有效性，在27个经典基准函数、CEC2020测试集以及实际工程问题上进行了实验。实验结果表明，QL-REP-AOA在精度和收敛速度方面均优于其他优化算法，展示了其在解决复杂优化问题中的潜力。
Keyword:
Q -learning algorithm
Random elite pool
Arithmetic optimization algorithm
Reward function
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
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