【摘 要】
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樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA算法）是一种研究了樽海鞘捕食行为之后而提出来的元启发式算法,它已被证明可以有效地解决许多的优化问题。该算法具有结构简单、控制参数少、计算体量小等优点,自提出后受到相关学者广泛的关注和研究。但SSA算法也存在一些问题:在迭代后期,由于搜索精度低,收敛速度会受到影响,搜索个体也容易停滞在局部,这限制了算法在局部进行开发的效果,其在全局层次上
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樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA算法）是一种研究了樽海鞘捕食行为之后而提出来的元启发式算法,它已被证明可以有效地解决许多的优化问题。该算法具有结构简单、控制参数少、计算体量小等优点,自提出后受到相关学者广泛的关注和研究。但SSA算法也存在一些问题:在迭代后期,由于搜索精度低,收敛速度会受到影响,搜索个体也容易停滞在局部,这限制了算法在局部进行开发的效果,其在全局层次上的探索能力也受到了约束。因此对SSA算法仍需进行深入研究,在改善算法的寻优效率、提高算法在实际问题上的优化性能等方面仍有较大的进步空间。本文针对樽海鞘群算法的特点及其参数进行了研究,从多个方面着手改进了樽海鞘群算法,并探究了改进后的算法在实际工程优化问题上的应用效果。本文所做的主要工作如下:首先,提出了基于模拟退火算法改进的樽海鞘群算法（SASSA算法）,其中,针对基本樽海鞘群算法的初始种群多样性存在欠缺的问题,引入了混沌映射,来初始化种群;针对算法种群划分不合理的问题,引入种群自适应划分;针对算法在迭代后期无法进一步探索的问题,引入了模拟退火算法的特殊机制。然后选取业界较为流行的四个元启发式算法展开对比实验,实验中引入基准测试函数,以对各算法的性能进行客观评估。实验结果对SASSA算法的有效性给出了良好证明,并在求解精度和收敛速度上SASSA算法都体现出优势。其次,将改进樽海鞘群算法应用到了工程优化问题的解决。本文选取了三个经典的工程优化问题进行仿真,将改进算法与6种不同的元启发式算法一起进行对比实验,实验证明本文提出的SASSA算法具有更好的稳定性和收敛精度,算法的探索性和挖掘性以及收敛模式都得到了明显改善。与其他启发式算法相比,采用SASSA算法可获得更准确的实验结果。
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