21、用于解决复杂桥梁网络优化问题的人工兔子优化算法新版本

用于解决复杂桥梁网络优化问题的人工兔子优化算法新版本

在当今众多领域，如工程、科学和商业等，优化已成为解决实际问题不可或缺的工具。许多实际应用被建模为具有复杂约束、目标函数和大量决策变量的优化问题。在解决这类复杂问题时，元启发式优化器发挥了重要作用，它们无需目标函数和约束的梯度信息，相比传统优化器更为有效。

1. 元启发式优化器概述

目前已经开发了超过两百种元启发式优化器，它们基于自然现象、人类心理、物理和数学概念。以下是一些常见的元启发式优化器：
| 优化器名称 | 英文缩写 |
| ---- | ---- |
| 粒子群优化算法 | PSO |
| 差分进化算法 | DE |
| 蝙蝠算法 | BA |
| 头脑风暴优化算法 | BSO |
| 布谷鸟搜索算法 | CS |
| 基于教学学习的优化算法 | TLBO |
| 正弦余弦算法 | SCA |
| 足球联赛竞争算法 | SLC |
| 基于梯度的优化器 | GBO |
| 引力搜索算法 | GSA |
| 平衡优化器 | EO |

然而，根据“没有免费午餐”定理，不存在能解决所有类型优化问题的单一优化器。因此，许多研究人员致力于引入新的元启发式算法或开发现有优化器的新变体。例如，Wei - Chiang Hong提出了混沌粒子群优化算法用于解决非线性回归和时间序列问题；Wang等人开发了基于混沌映射的磷虾群算法以加速全局收敛速度。

2. 人工兔子优化算法（ARO）

ARO是一种受兔子在自然界中生存和觅食行为启发的元启发式优化器，属于基于种群的优化