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Enhanced Multi-Strategy Improved Animated Oat Optimization Algorithm and Its Engineering Application
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AI
DOI：10.3390/biomimetics11070486.png)
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摘要
En 中文
为解决传统动画燕麦优化算法（AOO）固有的局限性，包括初始随机种群分布不均匀和全局探索与局部开发动态平衡不足的问题，本文提出了一种融合多策略改进的增强型动画燕麦优化算法（EAOO）。首先，引入正弦混沌映射替代原有随机初始化方法，利用混沌序列的遍历性和均匀性优化种群空间分布，显著提升初始种群多样性。其次，在探索和开发阶段将非线性扰动因子嵌入领导者位置更新中，实现搜索范围的动态自适应调整，有效平衡算法的全局探索与局部开发能力。最后，集成自适应t分布变异算子与动态选择策略，通过迭代过程中自适应调整自由度，使算法可在全局逃逸和局部精细搜索模式间切换，克服原算法早熟收敛缺陷。基于CEC2017和CEC2020基准函数测试集开展仿真与对比实验，从优化精度、收敛速度及统计显著性等多维度进行系统性评估。实验结果表明，所提EAOO在各类复杂函数（包括单峰、多峰、混合及复合函数）上均表现出更优的综合性能，具有更高的优化精度、更快的收敛速度和更强的鲁棒性。统计检验进一步验证了EAOO较对比算法的显著性能优势。此外，将EAOO应用于焊接梁设计和压力容器设计两类典型约束工程优化问题，仿真结果证实其可获得更优的结构设计参数和更低的制造成本，展现出在解决高维、非线性、约束工程优化问题中的突出实用价值与广阔应用前景。
Keyword:
Animated Oat Optimization Algorithm
Sinusoidal chaotic map
disturbance factor
adaptive <i>t</i>-distribution
swarm intelligence optimization
engineering design optimization
期刊
B
IF:
3.9
论文数:
3.3K
被引数:
5.1K
机构
引用论文
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