【摘 要】
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群智能优化算法目前是算法研究领域中的热点,本文研究的是基于物理现象的群智能优化算法及其工程应用。为了克服目前物理群智能算法收敛速度较慢,搜寻到的最优解不够精确的缺陷,本文具体的研究工作分为以下三方面:（1）通过研究一种基于物理现象的亨利气体溶解度算法（HGSO）,首先提出了基于莱维运动的亨利气体溶解度算法（Lévy-HGSO）,通过引入莱维飞行算子增强了HGSO算法的全局搜索能力。然后提出了基于布
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群智能优化算法目前是算法研究领域中的热点,本文研究的是基于物理现象的群智能优化算法及其工程应用。为了克服目前物理群智能算法收敛速度较慢,搜寻到的最优解不够精确的缺陷,本文具体的研究工作分为以下三方面:（1）通过研究一种基于物理现象的亨利气体溶解度算法（HGSO）,首先提出了基于莱维运动的亨利气体溶解度算法（Lévy-HGSO）,通过引入莱维飞行算子增强了HGSO算法的全局搜索能力。然后提出了基于布朗运动的亨利气体溶解度算法（Brown-HGSO）,通过引入布朗运动算子增强了HGSO算法的局部搜索能力。在综合以上两种改进算法的优点之后,提出了基于莱维运动和布朗运动的亨利气体算法（BL-HGSO）。通过测试20个基准CEC2005函数,20个基准CEC2017函数,以及两个现实工程设计问题,表明以上提出的三种改进后的算法对比原算法收敛速度更快,能找到更为精确的解。性能均有明显提升,三种改进后的算法均有较强的稳定性以及鲁棒性。（2）为了克服一种基于物理现象的阿基米德算法（AOA）不稳定,寻优精度不够高的缺点,本文首先提出了基于浮力能量的阿基米德算法（EAOA）,其核心思想是通过引入衰减的浮力能量来作为算法全局搜索与局部搜索的切换指标。再先后分别引入了莱维运动算子与切线飞行算子来改善原AOA算法的位置更新方式,直接扩大了搜索范围,且能在小范围内更仔细的搜索最优解。这两种改进后的算法均是在浮力能量的基础上进一步优化,称为LévyEAOA,TanEAOA。在综合了浮力能量,莱维运动算子与切线飞行算子各自的优点之后,通过基础向量与两种运动算子间的加减乘除将位置更新方式划分的更加详细（共8种位置更新方式）,称为基于浮力能量的混合莱维飞行与切线飞行的阿基米德优化算法（TanLévyEAOA）。通过测试大量测试函数与实际工程问题后,可以得出结论:本文提出的4种改进AOA算法性能在逐步提升,效果最优的是TanLévyEAOA,它能够在较短的时间内收敛且最接近理论上的最优值。（3）为了进一步验证本文提出的7种基于物理背景的优化算法的综合性能,将7种优化算法以及2种原算法来优化支持向量机模型,它们优化了支持向量机模型中两个重要的参数,通过对四种不同领域内的UCI数据集进行划分训练集,测试集,以及数据预处理,最后对测试集进行分类。可以得到结论,7种优化后算法对数据集的分类准确率明显比算原法要高,且综合了其他算法优点的两种最优算法（TanLévyEAOA,BL-HGSO）分类准确率最高。
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