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改进的政治优化复杂的景观和工程优化问题( Improved Political Optimizer for Complex Landscapes and Engineering Optimization Problems )
Q Askari I Younas
政治优化器(PO)是最近提出的一种元启发式算法,具有良好的收敛速度和开发能力。然而,对于复杂的问题,由于没有给出足够的探索时间,PO会过早收敛。本文对PO进行了多次修改,提出了一种改进的政治优化器(IPO)。为了提高探索能力,放宽了政党和选区数量相等的条件,并将与随机政党的随机成员的切换纳入政党切换阶段。此外,通过在竞选阶段修改位置更新策略(RPPUS),并用自适应参数取代可调的政党转换率,增强了勘探与开发之间的平衡。通过在议会事务阶段利用人口的最佳解决方案,进一步改进了开发。除了对PO的改进外,本文还着重指出了对原PO的政党转换阶段的修正。采用30个CEC-2014基准、29个CEC-BC-2017基准和6个机械工程问题对IPO绩效进行了评估。非参数统计Wilcoxon秩和检验表明,IPO显著优于PO。而且,IPO还与2020年发布的被广泛引用的14种最新优化算法中的10种进行了对比。通过Friedman均值秩检验表明,对于两种基准函数,IPO都保证了第一秩。此外,对其中6个工程问题的优化算法进行了比较,结果表明,IPO算法的性能优于或等价于所比较的优化算法。
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