混合类电磁机制算法：嵌入单纯形法增强局部搜索

"这篇论文主要讨论了如何解决类电磁机制算法在全局优化中的局限性，特别是其局部搜索能力不足的问题。作者提出了一种结合单纯形法的混合类电磁机制算法，旨在增强算法的局部搜索能力和收敛速度。通过反向学习策略构建初始种群，确保粒子在搜索空间中的均匀分布。然后利用单纯形法对最优粒子进行局部优化，提高算法在最优解附近寻找更优解的能力。实验结果显示，这种混合算法在四个基准测试函数上的表现优于传统类电磁机制算法，证明了其在全局优化问题上的优越性能。" 本文是一篇关于优化算法的论文研究，主要关注的是类电磁机制算法（Electromagnetism-like Mechanism, EM）的改进。类电磁机制算法是一种启发式全局优化算法，它借鉴了电磁场中的吸引力和排斥力原理，将解视为带电粒子，并通过粒子间的相互作用来驱动优化过程。尽管EM算法在许多领域，如函数优化、项目调度、神经网络训练和旅行商问题等，表现出良好的搜索性能，但它存在一些固有问题，如种群多样性的缺乏、对初始种群分布的敏感性、早熟收敛以及局部搜索能力弱。 为了解决这些问题，论文提出了一个创新的混合算法，即嵌入单纯形法的混合类电磁机制算法。单纯形法是一种经典的优化方法，常用于线性和非线性规划问题，它通过迭代逐步改进当前解来寻找全局最优解。在混合算法中，单纯形法被用来增强最优粒子的局部搜索能力。首先，算法利用反向学习策略创建初始种群，确保粒子在搜索空间中的分布均匀，从而避免了因初始种群集中导致的局部最优陷阱。接着，在算法运行过程中，当发现最优粒子时，会应用单纯形法进行局部搜索，以更快地接近或找到全局最优解。 通过在四个标准测试函数上的仿真实验，论文展示了新提出的混合算法相比于原生的类电磁机制算法具有更优秀的寻优性能。这表明，这种结合了单纯形法的混合策略能够有效改善EM算法的局部搜索能力和收敛速度，对于解决复杂优化问题具有更高的潜力。 这篇论文的研究成果为优化算法领域提供了一个有价值的改进方案，特别是在处理全局优化问题时，如何兼顾全局搜索和局部细化方面。这种方法的引入有望在实际工程和科学研究中进一步提升优化效率和解决方案的质量。