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一种基于改进蜣螂优化算法的合金材料性能优化方法 

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申请/专利权人:昆明理工大学;云南锡业股份有限公司锡业分公司

摘要:本发明提出了一种基于改进蜣螂优化算法的合金材料性能优化方法,属于群体智能优化技术领域。本发明首先建立目标函数和条件约束,使用反向学习来初始化种群,增强种群多样性,降低计算成本并提升全局收敛能力;然后加入可变螺旋搜索策略,针对不同蜣螂对应不同更新策略,提高全局最优搜索性能和优化精度,同时平衡全局和局部搜索;最后将柯西变异扰动与贪婪策略融合到蜣螂优化算法中,帮助算法逃离局部最优解,通过对比新旧位置适应度来决策是否更新当前位置。本发明应用于合金性能优化领域,具有多目标优化的能力以及高效的搜索策略,搜索效率与搜索精度得到提高。

主权项:1.一种基于改进蜣螂优化算法的合金材料性能优化方法,其特征在于,包括:Step1建立目标函数和约束条件,使用基于反向学习策略初始化种群,生成一组初始解;其中,目标函数包括多个性能指标,约束条件涉及对工艺参数的约束,每个解代表一种工艺参数组合,即代表一只蜣螂的位置;Step2计算每只蜣螂的适应度值,评价它们当前位置对应解的质量;Step3根据适应度,将蜣螂分为四类并分别应用对应的更新策略,以模拟自然行为提升优化能力;Step4对于超出搜索空间边界的个体,应用边界处理策略,确保所有蜣螂的位置都在搜索空间内;对个体进行柯西变异扰动,基于贪婪策略更新最优位置;Step5重复步骤2至步骤4,直至满足终止条件,输出最优位置,即得到最优解。

全文数据:

权利要求:

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