13种优化算法在19个工程优化问题中的应用
本文探讨了13种智能优化算法在19个工程优化问题中的应用。这些优化算法包括：引力搜索算法(GSA)、灰狼优化器(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)、哈里斯鹰优化算法(HHO)、基于收缩系数的粒子群优化算法与引力搜索算法的混合(CPSOGSA)、变色龙算法(CSA)、非洲秃鹫优化算法(AVOA)、蛇优化算法(SO)、矮猫鼬优化算法(DMO)、天鹰优化器(AO)、被囊群优化算法(TSA)、人工大猩猩优化算法(GTO)。
工程问题集合涵盖了19个实例，包括四级变速箱问题、齿轮系设计问题、压力容器设计、滚动轴承、拉力压缩弹簧设计(案例1)、三杆衍架设计问题、减速器重量最小化以及焊接梁设计。每个问题的具体名称和详细信息在PDF文件中提供。
研究结果显示，通过运行主程序"maincompare.m"，可以对比13种优化算法在所有工程问题上的运行结果及收敛曲线，展示最优解及其数值。同时，执行"mainsingle.m"文件，可以得到单个算法的实验结果和收敛曲线，便于进一步分析和管理。若需要解决其他带约束的优化问题，可以根据该工程问题的目标函数和约束条件进行定制。
资源包包含13种智能优化算法和19个工程问题的代码，以及描述问题定义的PDF文件。通过代码运行，可以直观地看到结果对比，以及每种算法在不同工程问题上的性能表现。这为工程优化提供了有力的工具支持，便于优化设计过程，提高效率与精度。
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