针对标准正弦余弦算法(SCA)在求解函数优化问题时存在局部开发能力差、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出了一种基于采蜜机制的正弦余弦算法(SCAHGM).首先,更改参数r2、r3、r4的位置,使每个个体采用相同的参数r1、r2、r3和r4,按幂递减函数自适应调整参数r1,并动态调整参数r3,减少随机性,提高算法搜索效率;其次,利用贪婪选择策略、采蜜蜂算子、侦察蜂算子,加快算法收敛速度,提高算法优化精度,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优;然后,在算法迭代过程中,以一定概率交替执行正余弦算子或采蜜蜂算子,更好地平衡算法的全局探索与局部开发能力.最后,选取23个标准测试函数进行仿真实验,结果表明SCA H GM算法较标准SCA、改进SCA和其他元启发式算法具有更佳的寻优性能,并通过优化2个机械设计实例,验证了SCA H GM算法的可行性和适用性.
群体智能 正弦余弦算法 人工蜂群算法 蜂群采蜜机制 贪婪选择 机械设计优化