【摘 要】
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蜻蜓算法（Dragonfly algorithm,DA）是一种新型群智能优化算法,于2016年由Mirjalili提出来,其灵感源于自然界中蜻蜓静态和动态的群体智能行为,主要模拟蜻蜓的避撞、结队、聚集、觅食和避敌来进行全局和局部搜索。DA算法具有结构简单清晰、搜索能力强等特点。随着研究的不断深入,研究者发现该算法存在求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极小等不足。本论文针对蜻蜓算法所存在的不足分析和
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蜻蜓算法（Dragonfly algorithm,DA）是一种新型群智能优化算法,于2016年由Mirjalili提出来,其灵感源于自然界中蜻蜓静态和动态的群体智能行为,主要模拟蜻蜓的避撞、结队、聚集、觅食和避敌来进行全局和局部搜索。DA算法具有结构简单清晰、搜索能力强等特点。随着研究的不断深入,研究者发现该算法存在求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极小等不足。本论文针对蜻蜓算法所存在的不足分析和改进,提出三种改进的蜻蜓算法,并将改进后的算法应用于实际优化问题,目的是进一步完善DA算法的理论基础和拓宽其应用范围。本文的主要研究工作如下:（1）为了提高算法的整体寻优能力,提高算法的自然机理性以及避免陷入局部最优,引入风力驱动算法的位置更新公式,提出一种基于风力驱动的蜻蜓算法（Wind driven Dragonfly algorithm,WDDA）。将WDDA用于23个不同类型的基准测试函数的测试及工程优化问题,并与5个元启发式算法进行对比分析,实验结果表明,WDDA在函数优化和工程实例上具有较强的竞争力。（2）为了平衡算法的勘探能力和开采能力,采用全局离散和局部离散方法,提出一种基于增强型离散型蜻蜓算法（Enhanced Discrete Dragonfly Algorithm,EDDA）。将EDDA用于求解四色地图着色难解问题。通过对8个现实生活中的地图进行着色寻优,并与其他4个智能算法对比分析,实验结果表明,EDDA切实可行,为求解平面图着色问题提供一种新方法。（3）为了扩展基本DA算法的应用范围,在蜻蜓算法迭代中后期融入模拟退火的降温过程,提出一种基于混合型蜻蜓算法（Hybrid Dragonfly algorithm,HDA）来求解多配送中心选址问题。通过一个实际案例求解分析,并与其他5个算法进行对比,仿真实验结果表明,该算法给出一种求解多配送中心选址最佳方案。
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