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Enhanced Puzzle Optimization Algorithmfor Complex Engineering Design Problems
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AI
DOI：10.3390/eng7050217.png)
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摘要
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本文介绍了增强型拼图优化算法（EPOA），一种混合元启发式算法，通过均匀交叉、随机重置变异和显式精英机制增强了原始拼图优化算法（POA）。贡献不在于单独发明这些算子（因其为经典搜索组件），而在于将它们整合到POA的两阶段搜索动力学中，以针对性地解决早熟收敛、多样性损失和最优解保存问题。本文形式化了EPOA的更新规则，提供了伪代码和流程图，并对箱约束问题实施了边界处理。在CEC2022单目标基准测试套件（F1-F12）上的全面测试表明，EPOA在12个函数中有11个达到排名第一，剩余情况排名第三，相较于基线POA误差大幅降低（例如，F1的平均误差从62.836降至0.004；F6的平均误差从2370.962降至7.239）。该方法进一步在六个经典约束工程设计问题（焊接梁、拉压弹簧、减速器、压力容器、三杆桁架和悬臂梁）上进行了评估。采用均值和标准差等统计指标评估鲁棒性。结果表明，EPOA在崎岖搜索空间和真实约束条件下实现了强大的探索-开发平衡和鲁棒解质量。
Keyword:
enhanced puzzle optimization algorithm (EPOA)
puzzle optimization algorithm (POA)
metaheuristics
elitism
constrained engineering design
期刊
E
IF:
2.4
论文数:
391
被引数:
0
机构
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