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LFD:Lévy Flight Distribution:一种用于解决工程优化问题的新元启发式算法-matlab开发
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2021-05-31
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抽象的在本文中,我们提出了一种基于 L´evy 飞行的新元启发式算法,称为 L´evy 飞行分布 (LFD),用于解决实际优化问题。 LFD 算法的灵感来自 L´evy 飞行随机游走,用于探索未知的大型搜索空间(例如,无线传感器网络 (WSN))。 为了评估LFD算法的性能,考虑了各种优化测试平台问题,即演化计算大会(CEC)2017套件和三个工程优化问题:拉伸/压缩弹簧,焊接梁和压力容器。 统计仿真结果表明,与模拟退火 (SA)、差分进化 (DE)、粒子群优化 (PSO)、大象群优化等几种著名的元启发式算法相比,LFD 算法在大多数测试中提供了更好的结果和优越的性能(EHO)、遗传算法(GA)、蛾焰优化算法(MFO)、鲸鱼优化算法(WOA)、蚱蜢优化算法(GOA)和哈里斯霍克斯优化(HHO)算法。 此外,LFD 算法的性能在未知大搜索空间的其他不同优化问题上进行了测试,例如 WSN 中的
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