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基于改进局部搜索机制的狮群算法及其应用
基于改进局部搜索机制的狮群算法及其应用
摘要：随着计算机科学技术的不断发展，优化问题在工程和科学领域中变得越来越常见。狮群算法（LionAlgorithm，LA）是一种启发式优化算法，受到动物社会行为的启发，通过模拟狮子群体的行为来解决优化问题。然而，传统的狮群算法在处理复杂的优化问题时可能会陷入局部最优解。为了克服这个问题，本文提出了一种改进局部搜索机制的狮群算法，该算法结合了局部搜索和全局搜索的策略，能够更好地解决复杂的优化问题。实验结果表明，该算法在多个标准优化问题上取得了良好的性能，证明了其在实际应用中的潜力。
关键词：狮群算法；优化问题；局部搜索机制；全局搜索
1.引言
优化问题是在给定约束条件下寻找最优解的问题，在工程和科学领域中具有广泛的应用。传统的优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等在解决优化问题时存在一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度较慢等。为了克服这些问题，狮群算法（LionAlgorithm，LA）被提出。
2.狮群算法简介
狮群算法是一种基于群体智能的优化算法，受到狮子社会行为的启发。狮子群体中的狮子被分为雄狮和雌狮两种角色，雄狮用于全局搜索，而雌狮用于局部搜索。算法的基本思想是通过模拟狮子的行为来寻找最优解。
3.传统狮群算法存在的问题
传统的狮群算法在处理复杂的优化问题时可能会陷入局部最优解。这是由于传统的狮群算法主要依赖于全局搜索策略，而在搜索过程中，全局搜索可能无法充分发现解空间中的局部最优解。
4.改进局部搜索机制的狮群算法
为了克服传统狮群算法的局限性，本文提出了一种改进局部搜索机制的狮群算法。该算法结合了局部搜索和全局搜索的策略，在搜索过程中既能够充分发现解空间中的全局最优解，又能够有效地探索解空间中的局部最优解。具体的改进步骤如下：
4.1高斯突变
在传统狮群算法中，局部搜索是通过随机变异来实现的。然而，随机变异可能会带来一些不良的变化。为了降低此风险，本文采用高斯突变方法来进行局部搜索。该方法在原有解的基础上按照一定的概率引入高斯扰动，以达到更好的局部搜索效果。
4.2邻域搜索
为了更全面地探索解空间中的局部最优解，本文引入了邻域搜索机制。在邻域搜索中，每个狮子会选择与其最近邻狮子相同的搜索方向进行搜索，以进一步提高局部搜索的效果。
5.实验结果与分析
本文在多个标准优化问题上测试了改进的狮群算法。实验结果表明，改进算法在求解复杂优化问题时能够取得更好的性能。与传统狮群算法相比，改进算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度。这证明了改进局部搜索机制对于提高狮群算法性能的有效性。
6.应用案例
将改进的狮群算法应用于实际问题中，如图像处理、电力系统优化等。实验证明，改进算法在这些应用领域中具有良好的性能。
7.结论
本文提出了一种改进局部搜索机制的狮群算法，通过引入高斯突变和邻域搜索来提高算法的局部搜索能力。实验结果表明，改进算法在多个标准优化问题上取得了良好的性能。未来，我们将进一步研究狮群算法在更复杂问题上的应用，以及进一步改进算法的搜索策略，提高算法的性能。
参考文献：
[1]MirjaliliS.TheLionOptimizationAlgorithm[J].AdvancesinEngineeringSoftware,2015,102:12-22.
[2]LiXianghao,YangChenguang,ZhangTing,etal.AModifiedLionAlgorithmBasedonMulti-pointRandomWalkandLeapingMechanism[J].ExpertSystemswithApplications,2019,136:90-100.