用于结构工程设计优化问题的集成拉普拉斯生物地理基于正弦余弦算法
最优化与控制
2023-10-10 v1
摘要
本文提出一种集成元启发式算法(记为LX-BBSCA)。它结合了拉普拉斯生物地理优化(LX-BBO)与正弦余弦算法(SCA)的优势，以解决结构工程设计优化问题。我们的主要目标是降低陷入局部极小值的风险并加快算法收敛速度。我们在一组23个基准函数上评估所提LX-BBSCA算法，包括不同复杂度与维度的单模态与多模态问题。此外，我们将LX-BBSCA应用于五个真实世界结构工程设计问题，并就目标函数值与收敛行为与其他元启发式算法的结果进行比较。为确保发现的统计有效性，我们采用t检验与Wilcoxon秩检验等严格检验。实验结果一致表明，该集成LX-BBSCA算法不仅优于BBO、SCA与LX-BBO的基础版本，也优于其他最先进的元启发式算法。
引用
@article{arxiv.2310.05159,
title = {Ensemble Laplacian Biogeography-Based Sine Cosine Algorithm for Structural Engineering Design Optimization Problems},
author = {Vanita Garg and Kusum Deep and Khalid Abdulaziz Alnowibet and Ali Wagdy Mohamed and Mohammad Shokouhifar and Frank Werner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05159},
year = {2023}
}
备注
25 pages, 9 tables, 5 figures