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An Improved Comprehensive Learning Jaya Algorithm with Lévy Flight for Engineering Design Optimization Problems
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AI
DOI：10.3390/electronics14193776.png)
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摘要
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由于JAYA算法的简洁性和高效性，其已被广泛应用，但容易陷入次优解。本研究引入Lévy flight机制，提出了CLJAYA-LF算法，该算法将大步长和小步长Lévy运动与多策略粒子更新机制相结合。大步长策略增强了全局探索能力，有助于跳出局部最优，而小步长策略提高了精细局部搜索精度。在CEC2017基准测试套件和实际工程优化问题上的大量实验证明了CLJAYA-LF的有效性。在50维基准问题中，它在22个函数中的15个上优于JAYA、JAYALF和CLJAYA，具有更低的平均适应度值和竞争力方差；在100维问题中，它在24个函数中的17个上实现了更小的方差。对于工程应用，CLJAYA-LF在Step-cone Pulley问题中达到平均值为16.9、方差为0.332，在Gear Train问题中达到1.44 × 10−15和3.14 × 10−15，在Planetary Gear Train问题中达到0.535和0.0498，超越了大多数JAYA变体。这些结果表明，CLJAYA-LF在保持跨维度和问题类型的鲁棒稳定性的同时，提供了卓越的优化性能，显示出在复杂和高维优化场景中的显著潜力。
AI总结
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期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
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