基本信息
文件名称:基于改进局部搜索机制的狮群算法:性能提升与多领域应用探索.docx
文件大小:53.36 KB
总页数:31 页
更新时间:2025-07-13
总字数:约3.84万字
文档摘要
基于改进局部搜索机制的狮群算法:性能提升与多领域应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化和智能化飞速发展的时代,优化算法在众多领域中扮演着举足轻重的角色,从工程设计到经济决策,从资源分配到机器学习,几乎涵盖了现代社会的各个方面。这些算法的核心目标是在复杂的解空间中找到最优解或近似最优解,以实现系统性能的最大化、成本的最小化或资源利用的最优化。随着问题规模和复杂性的不断增加,传统的优化算法逐渐显露出其局限性,如容易陷入局部最优、收敛速度慢、对初始值敏感等,难以满足实际应用中日益增长的高效、精准需求。因此,开发具有更强全局搜索能力、更快收敛速度和更高鲁棒性的新型优化算法,成为了学术