TY - Jour A2 - Morinigo-Sotelo，Daniel Au - Feng，Hongwei Au - Ni，Hong Au - Zhao，Ran Au - Zhu，Xiaoyong Py - 2020 da - 2020/03/10 Ti - 一种增强型蚱蜢优化算法到垃圾箱包装问题SP - 3894987 VL - 2020 AB - 蚱蜢优化算法（GOA）是一种新型的综合性算法。由于其轻松的部署和高精度，它广泛用于各种工业场景并获得良好的解决方案。但是，同时，GOA算法具有一些缺点：（1）原始线性收敛参数导致勘探和开发过程不平衡;（2）不稳定的收敛速度;（3）易于落入本地最佳。在本文中，我们使用非线性收敛参数，利基机制提出增强的蚱蜢优化算法（EGOA），以及 β- 攀爬技术克服上述缺点。为了评估eGOA，我们首先选择果阿作者的基准集合，以测试与基本果阿相比eGoA的绩效改进。分析包括勘探能力，利用能力和收敛速度。其次，我们选择小型CEC2019基准组合，以测试EGOA在复杂问题中的优化能力。根据两个基准组中算法结果的分析，可以发现EGOA比其他五种成群质算法更好。为了进一步评估EGOA，我们还将EGOA申请到工程问题，如垃圾箱问题。我们在Schwae2实例中测试EGoA和其他五种成分型算法。在通过弗里德曼测试分析测试结果后，我们可以发现EGOA的性能比箱包装问题的其他算法更好。SN - 1687-5249 UR - HTTPS://DOI.ORG/10.1155/2020/3894987 DO - 10.1155 / 2020/3894987 JF - 控制科学与工程学报PB - Hindawi KW - ER -