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Backtracking Search Algorithm-Based Lemurs Optimizer for Coupled Structural Systems
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OA
AI
DOI：10.3390/app15179751.png)
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摘要
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回溯搜索算法（BSA）已作为一种有前景的随机优化方法涌现。本文介绍了一种新颖的混合进化算法，称为LOBSA，整合了BSA和Lemurs Optimizer（LO）的优势。该混合方法显著提高了全局探索能力和收敛速度，并通过在CEC 2013套件中的23个基准函数（涵盖单峰函数、多峰函数和固定维度多峰函数）上的严格测试得到验证。与当前最先进的算法相比，LOBSA表现出相对改进，在解精度方面实现了更优结果，相较于传统BSA在全局性能上提升了最高35%。此外，LOBSA在实践约束优化以及涉及潜没船用螺旋桨动态分析与优化的流固耦合问题中的适用性和鲁棒性也得到了证明，展示了其计算效率和实际应用价值。
Keyword:
evolutionary algorithms
backtracking search
Lemurs Optimizer
metaheuristic
fluid-structure interaction
期刊
A
IF:
2.5
论文数:
1.9K
被引数:
15.9W
机构
暂无机构信息
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