乌鸦搜索算法的改进及其在工程约束优化问题中的应用

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针对工程约束优化求解困难且存在优化结果不符合约束等问题,本文研究了一种元启发式算法——乌鸦搜索算法(CSA)。系统介绍了乌鸦搜索算法的基本原理、优化步骤以及与其他优化算法相比的特点。并针对该算法在求解复杂优化问题时的不足,引入动态感知概率、莱维飞行策略以及变异更新机制,提出了CSA的改进算法(MCSA)。实验测试证明,MCSA在搜索精度、稳定性和搜索效率方面表现优秀。最后,针对约束优化问题,将可行性优势(FAD)准则融入MCSA,构建了约束处理机制,通过3个工程约束实例验证了MCSA的可行性与优越性。
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