近日，我院机械工程学科博士研究生许登攀在优化算法的改进及工程应用方面取得重要进展，相关研究成果《基于非线性随机重用的变异鲸鱼优化算法及其在解决工程问题中的应用》（A nonlinear randomly reuse-based mutated whale optimization algorithm and its application for solving engineering problems）发表在《Applied Soft Computing》。《Applied Soft Computing》为人工智能与智能计算领域中的国际顶级期刊，目前影响因子为7.2（SCI一区Top）。论文第一作者为吴磊教授，中国石油大学（华东）为第一署名单位和唯一通讯单位，该研究得到国家重点研发计划、山东省重大科技创新项目、工信部高技术船舶科研项目、山东省泰山学者奖励计划等联合资助。
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鲸鱼优化算法（WOA）是一种元启发式优化算法，其灵感来源于鲸鱼捕食的社会行为。然而，WOA存在容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷。为了克服原始WOA的缺陷，本研究提出了一种WOA的新型变体，即基于非线性随机重用的变异鲸鱼优化算法（NRRMWOA）。
NRRMWOA算法的平衡性分析
三杆桁架设计问题示意图
与原始WOA相比，所提出的NRRMWOA包括三种新策略。首先，引入了非线性自适应参数策略，实现了搜索模式与迭代时间的非线性调整。第二种改进是随机重用策略，它可以充分利用当前最优个体来提高求解精度。第三种改进是后期扰动突变策略，其作用是在迭代后期增加种群多样性。所提出的三种策略相辅相成，显著提高了WOA的收敛效率和全局探索能力。最后以三杆桁架设计问题为例，实现在一定约束条件下寻求三杆桁架的最小重量。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.112271
