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Blackcap Optimization Algorithm (BCOA): A Novel Metaheuristic Algorithm for Global and Engineering Optimization Problems
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OA
AI
DOI：10.3390/biomimetics11060419.png)
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摘要
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元启发式算法被广泛用于通过从自然行为和过程中获取灵感来寻找复杂问题的最优或近似最优解。尽管已开发出许多不同方法，但其中许多方法普遍存在如何维持探索与利用之间的良好平衡以及避免局部最优的问题。为解决此问题，本文提出一种名为黑顶莺优化算法（BCOA）的新方法，该方法受黑顶莺鸟类的导航和迁徙行为启发。该方法不使用复杂的距离计算，而是基于角运动向量。每个搜索代理的运动由一个基于角度的数学模型控制，该模型结合了全局最佳角度、一个成功的邻近角度以及自适应指数扰动因子。此外，该算法采用一种准遗传路径转换机制来结合成功的父路径，并伴随领地竞争阶段。这种结构有助于降低计算成本并改善探索与利用之间的平衡。所提出算法的性能在32个基准函数和七个工程及网络优化问题上进行了测试。仿真结果表明，BCOA具有良好的避免局部最优的能力，且与几种现有方法相比，可实现可接受的收敛速度和成本降低。
Keyword:
metaheuristic algorithms
Blackcap Optimization Algorithm (BCOA(
engineering optimization problems
exploration and exploitation
