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作者：苏开拓;
单位：陕西铁路工程职业技术学院工程管理与物流学院;
摘要：桥式起重机主梁优化是一个非线性的复杂约束优化问题，现有方法求解此问题时存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题。为克服此问题，提出一种疯狂自适应的正余弦乌燕鸥混合优化算法（CCASSTOA）。在乌燕鸥算法（STOA）中，引入Logistics混沌映射对STOA算法种群初始化，增加种群个体的多样性和迭代初期收敛速度；将惯性自适应权重和正余弦算法混合搜索策略引入到乌燕鸥位置更新公式中，增强了算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。将疯狂算子引入到乌燕鸥最优位置进行扰动，增强迭代后期种群的多样性，避免算法陷入局部最优。采用6个测试函数对CCASSTOA算法性能进行验证，结果表明：CCASSTOA算法优于其他五种元启发式优化算法，收敛精度高，稳定性好和鲁棒性强。将CCASSTOA算法应用在32t/22.5m的桥式起重机主梁轻量化设计中，可实现主梁截面面积减小约为31.45%。因此，CCASSTOA算法可有效地处理此类非线性的约束优化问题。
关键词：乌燕鸥算法;;Logistics混沌映射;;惯性自适应权重;;正余弦算法;;疯狂算子;;桥式起重机主梁
基金资助：全国职业教育科学研究规划课题（2020QZJ274）
