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Multi-strategies improved coati optimization algorithm and performance analysis
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AI
DOI：10.1007/s10115-025-02561-9.png)
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摘要
En 中文
浣熊优化算法（COA）作为一种新颖的群智能方法，具有收敛速度快、精度高的优点，但也存在易于早熟和不平衡搜索能力的不足。为解决这些问题，本文提出了一种高效的多元策略改进COA（MSICOA），该算法整合了三种策略：（1）非线性惯性权重因子以控制浣熊的行为，（2）引入哈里斯鹰优化（HHO）中的哈里斯鹰围攻机制，以平衡浣熊在局部和全局搜索能力之间的平衡，（3）引入麻雀搜索算法（SSA）中的麻雀警戒机制，以提高浣熊在搜索域中的警戒能力并加速收敛速度。计算复杂度分析证实，所提出的MSICOA在理论上与COA具有相同的计算复杂度。在CEC2017和CEC2020基准测试中，与十二种知名优化器进行的全面数值实验证明了MSICOA的优越性，而消融实验验证了所整合三种策略的独立贡献。最后，将MSICOA应用于解决六个工程问题，实验结果表明，所提出的MSICOA具有显著的收敛精度、鲁棒性和实用性。本研究的相关源代码可从https://github.com/RuiZhong961230/MSICOA下载。
Keyword:
Metaheuristic algorithm
Coati optimization algorithm
Nonlinear inertia weight
Harris Hawk besieging mechanism
Sparrow vigilant mechanism
期刊
IF:
3.1
论文数:
575
被引数:
5.2K
机构
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