改进平衡优化器算法在全局优化问题中的应用与进展

"本文主要探讨了平衡优化器算法的研究进展和改进策略，重点介绍了平衡优化器算法的原理及其在解决全局优化问题中的应用。" 平衡优化器(equilibrium optimizer，EO)是由Faramarzi等人在2019年提出的新型元启发式优化算法，其核心思想是通过模拟控制容积内部的质量平衡状态来寻找问题的最优解。在这个模型中，不同浓度的粒子代表搜索种群，每个浓度对应一个潜在的解决方案。然而，原版EO算法存在一些局限性，如可能陷入局部最优，以及依赖于适应度值的排序可能导致解的相似性增加，从而影响算法的全局收敛性能。 为了克服这些不足，研究者们提出了多种改进策略。张伟康等通过引入距离因素和精英进化策略，将这两种策略结合到EO算法中，以增强种群多样性并提高算法的寻优能力和收敛精度。距离因素的考虑有助于避免早熟收敛，而精英进化策略可以保留优秀解，促进算法的长期进化。 另一方面，李守玉等利用Circle混沌映射提升种群多样性，这种混沌映射能够生成非线性且无规则的序列，有助于跳出局部最优。在初始化阶段，他们采用环绕反向学习策略更新种群边界的适应度，使初始种群更接近全局最优解。同时，动态正弦因子的引入确保了算法在探索和开发之间的平衡，增强了算法的稳定性和搜索效率。 此外，平衡优化器算法的改进还包括但不限于以下方面：调整参数设置以优化算法性能，引入自适应学习率来动态改变搜索行为，结合其他优化算法的优势（如遗传算法、粒子群优化等）形成混合策略，以及利用各种混沌系统或随机过程来增强探索能力。这些改进策略的目的是进一步提升EO算法在处理复杂优化问题时的效率和全局搜索能力。 平衡优化器算法作为一种新兴的元启发式方法，尽管在解决全局优化问题上展现出潜力，但仍有改进空间。通过不断的研究和创新，我们可以期待EO算法在未来能在工程、科学、经济等领域发挥更大的作用，解决更多实际问题。