改进的元启发式大猩猩部队优化算法在约束工程问题中的应用

"本文介绍了一种改进的大猩猩部队优化算法（Modified Gorilla Troops Optimizer，简称MGTO），这是一种元启发式算法，源于2021年，旨在解决受约束的工程优化问题。该算法受到大猩猩群体社会行为的启发，并在原GTO的基础上进行了改进。该研究已发表在《Mathematics》期刊2023年第11卷第5期，文章编号1256。" 大猩猩部队优化算法（GTO）是一种基于生物行为的优化技术，它模拟了大猩猩在自然环境中的社会互动和领导机制。这种算法通过模拟大猩猩群体的狩猎、防御和决策过程，来寻找复杂优化问题的全局最优解。GTO的核心思想包括大猩猩的领导者选举、群体动态协作以及个体的学习与探索行为。 在MGTO中，算法的改进主要体现在以下几个方面： 1. **领导者选举机制**：原GTO可能过于依赖单一的领导者，这可能导致搜索空间的局部最优。在MGTO中，可能引入了更复杂的领导者选举策略，如考虑多个领导者的角色，以提高全局探索能力。 2. **群体协作策略**：改进可能涉及了群体成员间的协作方式，比如引入了动态的协作模式，使成员在解决问题时能够更好地协调和分享信息，从而增强整体的优化性能。 3. **适应度函数优化**：MGTO可能调整了适应度函数的计算方式，以更准确地评估解决方案的质量，同时降低陷入局部最优的风险。 4. **变异和交叉操作**：为了增强算法的探索性和多样性，MGTO可能采用了新的变异和交叉策略，以促进种群的进化和创新。 5. **处理约束条件**：针对受约束的工程优化问题，MGTO可能设计了特定的处理机制，确保生成的解决方案不仅满足优化目标，同时也符合实际问题的约束条件。 6. **早熟收敛抑制**：为防止算法过早收敛到局部最优，MGTO可能采用了动态调整参数或引入新颖的扰动策略，以保持算法的探索性。 7. **学习与记忆机制**：借鉴大猩猩的学习能力，MGTO可能包含了一个学习和记忆系统，允许算法从过去的经验中学习并应用于后续的迭代。 通过这些改进，MGTO能够更有效地解决复杂的工程优化问题，尤其适用于那些具有多目标、多约束的现实世界问题。在实际应用中，此类算法可以广泛应用于工程设计、能源管理、网络优化、机器学习等多个领域。然而，由于文章的具体细节未提供，以上分析是基于对大猩猩部队优化算法的一般理解进行的推测。欲了解具体改进的细节和实验结果，需要阅读原始研究论文。