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Chaotic Artificial Algae Algorithm for Solving Global Optimization With Real-World Space Trajectory Design Problems
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AI
DOI：10.1007/s13369-024-09222-z.png)
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摘要
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摘要人工藻类算法（AAA）是一种近期提出的元启发式算法，其灵感来源于微藻的行为和特性。与其他元启发式算法类似，AAA面临着局部最优和早熟收敛等挑战。文献中已提出了多种策略来解决这些问题并提升算法性能，包括莱维飞行、局部搜索、变量搜索、智能搜索、多智能体系统以及量子行为等。本文引入混沌理论作为提升AAA性能的策略。利用混沌映射有效平衡探索与开发，防止早熟收敛并避免局部最优。采用十种流行的混沌映射来增强AAA的性能，从而得到混沌人工藻类算法（CAAA）。通过在三十个基准测试函数（包括单峰、多峰和固定维度问题）上评估CAAA的性能，并在欧洲航天局测试了三个经典工程问题和八个空间轨迹设计问题。采用Friedman和Wilcoxon检验的统计分析证实，CAAA在优化问题中表现出成功的性能。
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