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作者：张澜曦;孙伟;吴松丽;
单位：驻马店职业技术学院信息工程学院;黄淮学院国际教育学院;
摘要：传统金枪鱼优化算法(TSO)求解复杂优化问题存在寻优精度低、收敛速度慢、易得局部最优的不足。为了提升TSO的综合性能，使之能够有效解决机械设计优化这类非线性规划的复杂难题，提出一种基于多策略混合改进的金枪鱼优化算法(MHITSO)。首先，在种群初始化上，提出基于拉丁超立方抽样的初始种群生成方法，使初始种群结构具备更好的随机性、遍历性，以此提升种群多样性；其次，提出动态Levy飞行算子变异机制，使算法在螺旋觅食阶段能够摆脱局部最优的束缚，提高全局搜索精度；同时，在种群抛物线觅食阶段引入自适应精英引导机制，提升算法收敛精度；最后，引入高斯小孔成像逆向学习个体变异机制，以扩展搜索区域，避免算法陷入局部最优解。利用不同类型的基准函数进行数值仿真分析，证实MHITSO算法可以有效提升寻优精度和收敛速度，实现预期的优化效果。将改进算法应用于求解拉伸弹簧设计这类经典机械设计优化问题，证明算法能以更高精度求解此类问题的最优解。
关键词：工程优化;;金枪鱼优化算法;;拉丁超立方;;Levy飞行;;精英引导
基金资助：河南省科技攻关重点项目(082102210057)
