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MSBKA: a multi-strategy black-winged kite algorithm for global optimization and engineering problems
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AI
DOI：10.1007/s10586-025-05875-z.png)
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摘要
En 中文
黑翼鸢算法（BKA）是一种受黑翼鸢攻击和迁徙行为启发的创新方法，能够为优化问题提供优异解。然而，其策略局限性可能导致早熟或重复收敛，进而引发多次运行的不稳定性。为解决这些问题，本文引入多策略黑翼鸢算法（MSBKA），通过整合多种先进策略提升BKA性能。首先，自适应参数调整机制有效平衡探索与开发。在攻击阶段，引入Lévy飞行策略丰富搜索模式，而动态对立学习策略利用对立信息改进攻击行为。在迁徙阶段，随机黑翼鸢群策略引导迁徙并降低随机性，确保更一致的结果。此外，动态多样性精英档案库维持解的多样性，并实现种群位置的精细调整。一种结合随机性与反射机制的新型边界处理策略进一步最小化信息损失。在CEC2017和CEC2022基准测试套件上的实验评估表明，MSBKA通过实现更稳定和更优的结果超越BKA，并在整体性能上优于其他算法。消融研究验证了各策略的贡献，而五个实际优化问题的优异表现凸显了该算法的工程适用性。此外，在图像增强模型上的实际优化任务进一步验证了MSBKA强大的实际优化能力及其实现卓越增强效果的能力。
Keyword:
Black-winged kite algorithm
Meta-heuristic algorithm
Multi-strategy
Global optimization
期刊
C
IF:
0
论文数:
691
被引数:
1
机构
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