基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用

简介

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法，并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力，将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合，在增加收敛速度的同时，保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷，引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长，以增加其搜索效率;引入四元法，以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证，表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。