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Catch fish optimization algorithm based on improved multi-strategy fusion
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PRE
AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae2078.png)
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摘要
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捕鱼优化算法（CFOA）是一种元启发式算法，模拟渔民的捕鱼过程。该算法在优化性能和聚类问题方面表现良好，但在独立搜索和集体捕捞阶段存在一定缺陷，导致探索效率低且局部开发能力弱。为解决上述问题，提出了一种基于改进多策略融合的捕鱼优化算法（GCFOA）。该算法采用马尔可夫引导的柯西扰动策略，并构建动态精英选择池，以解决因参考个体随机选择导致的探索效率低的问题。同时，结合柯西分布的重尾特性增强全局探索能力及跳出局部最优的能力。为平衡探索与开发过程，设计了Sigmoid动态调整机制，用平滑过渡方法替代固定阈值，以提升对复杂解空间的适应性。引入Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）进行局部搜索以细化全局最优解，弥补原算法在局部搜索能力上的不足，从而提高收敛精度。所提GCFOA算法在41个基准函数及多个实际工程优化问题上进行了评估，并与六种其他群智能算法进行比较。实验结果表明，GCFOA在收敛精度和稳定性方面显著优于竞争算法。此外，Friedman和Wilcoxon符号秩检验从统计上证实了所提改进的有效性。
Keyword:
catch fish optimization algorithm
sigmoid adjustment mechanism
BFGS algorithm
engineering problems
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
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