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MOWO: A novel multi-objective walrus optimizer for constrained engineering problems
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PRE
AI
DOI：10.1007/s00158-026-04350-6.png)
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摘要
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针对海上结构设计的约束多目标优化问题，提出了一种工程导向的多目标海象优化算法（MOWO）。该算法在海象优化算法的基础上，集成了快速非支配排序、基于拥挤距离的多样性保持和精英选择机制，以执行高效的基于帕累托的多目标搜索。所提出的算法在32个案例研究中得到全面验证，涵盖了经典无约束基准测试套件（ZDT、DTLZ和WFG）、约束基准测试（CEC2009）以及10个实际工程设计问题。与18种知名多目标优化算法进行了全面的比较分析。此外，通过Python二次开发将MOWO与SACS耦合，开发了一种自动化优化工作流，并应用于极端环境载荷组合下深水导管架平台的多目标优化。获得的Rank 1帕累托集产生了大量可行的设计方案，表明主要权衡关系主要由结构重量与构件利用率主导，而位移和桩利用率在可行设计区域内变化有限。MOWO的源代码公开可获取于https://github.com/Yuanqyzs/MOWO。
Keyword:
Multi-objective optimization problems
Non-dominated
Pareto optimal
Multi-objective walrus optimizer
Jacket platform
期刊
IF:
4
论文数:
4.9K
被引数:
1.7W
机构
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