【摘 要】
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随着科学的发展和现代工程技术的进步,现实优化问题日渐趋向规模化和复杂化。虽然人们将这类问题抽象为函数优化和组合优化问题进行求解,但因其非线性、非凸性的特点,利用传统优化算法求解较为困难。而群智能算法相较于传统优化算法具有灵活性、稳健性和自组织性,逐渐成为学者研究的热点,在工程、医学和科研等领域取得了良好的成就。鹰栖息优化（EPO）算法是一种新型群智能算法,算法的寻优过程模拟了鹰的栖息路径。鹰从高空
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随着科学的发展和现代工程技术的进步,现实优化问题日渐趋向规模化和复杂化。虽然人们将这类问题抽象为函数优化和组合优化问题进行求解,但因其非线性、非凸性的特点,利用传统优化算法求解较为困难。而群智能算法相较于传统优化算法具有灵活性、稳健性和自组织性,逐渐成为学者研究的热点,在工程、医学和科研等领域取得了良好的成就。鹰栖息优化（EPO）算法是一种新型群智能算法,算法的寻优过程模拟了鹰的栖息路径。鹰从高空盘旋到确定栖息地的过程中,不断缩小搜寻范围并在每一次缩小范围后精细搜索,能够实现算法由全局搜索到局部搜索的灵活转变。算法原理简单、易于实现、收敛速度较快,但由于算法提出时间短,存在收敛精度低、高维时易陷入局部最优的缺陷。针对这些问题,本文从算法参数和可结合性两个方面对基本的鹰栖息优化算法做出改进,并用改进后的算法求解工程上的约束优化问题。本文的主要研究工作简述如下:（1）提出了一种改进鹰栖息优化（IEPO）算法。在IEPO中,用种群的成功率作为反馈参数自适应调整收缩变量eta,实现算法全局搜索和局部搜索之间的自适应转变。用IEPO与EPO、PSO算法和PFA分别求解15个标准测试函数,对比结果表明IEPO的收敛速度和收敛精度相比EPO均得到了有效提升。（2）提出了一种混合改进的鹰栖息优化（HIEPO）算法。首先在PSO算法中采用自适应的惯性权重更新策略,之后串行结合IEPO和PSO算法。利用粒子群算法收敛速度快、全局搜索能力强的特点双重循环优化,提高了算法求解的精确度。仿真实验结果表明HIEPO不仅能够避免陷入局部最优,而且收敛速度也有了很大提升。（3）将改进后的算法应用在悬臂梁设计、拉伸/压缩弹簧设计、压力容器设计等工程优化问题上,求解结果与EPO、PSO和PFA三种算法对比,验证本文算法的可行性和实用性。
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