改进海豚算法在约束优化问题中的应用

"该文档是一篇关于改进海豚算法用于求解约束优化问题的研究论文，由陈建华和陈建荣等人撰写。文章介绍了海豚算法的背景和在约束优化问题中的应用，以及针对海豚算法的局限性所提出的改进策略。" 文章详细内容: 海豚算法是一种基于海豚社交行为的群智能优化算法，首次提出于2016年。它模仿了海豚在海洋中的捕食、交流和定位行为，适用于解决非线性和复杂优化问题。然而，原始海豚算法存在一些缺点，如后期收敛速度慢、求解精度不足以及容易陷入局部最优。 针对这些问题，作者提出了一种改进的海豚算法（IDSOA）。在改进算法中，主要采取了两个关键策略：首先，限制海豚的最大速度，以避免算法过快地偏离最佳解决方案区域；其次，创新了海豚的捕食行为，通过优化原有策略，增强了算法的全局搜索能力和局部精细搜索性能。 在实际应用中，约束优化问题广泛存在于科学、工程和商业等领域，如工程设计、生产调度和投资决策等。解决这类问题的传统方法可能遇到困难，而群智能算法如海豚算法则能提供有效的解决方案。通过对经典工程设计问题的仿真测试，改进后的算法显示出了更优的性能，包括更快的收敛速度、更高的求解精度以及更好的稳定性。 总结起来，这篇论文深入探讨了海豚算法在约束优化问题中的应用，并通过改进策略提升了算法的效率和精度。这对于理解和改进群智能算法，特别是在面对复杂优化问题时，提供了有价值的参考。此外，这一工作也为其他类似问题的求解提供了新的思路和方法。