《表1 2 拉压弹簧问题最优解的详细结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用LHACS算法对拉压弹簧优化设计问题进行求解，独立运行50次，全局迭代和局部迭代次数分别为10 000和10，其余参数设置如表1所示，并与协同进化粒子群优化（Co-evolutionary Particle Swarm Optimization，CPSO）算法[25]、混合粒子群优化（Hybrid Particle Swarm Optimization，HPSO）算法[26]、协同进化差分进化（Co-evolutionary Differential Evolution，CDE）算法[27]、改良的人工蜂群（Upgrade Artificial Bee Colony，UABC）算法[28]、教学优化（Teaching-Learning-Based Optimization，TLBO）算法[29]和CS算法进行比较，统计结果如表11所示，可见LHACS算法无论在最优值、均值、最差值和标准差上，都获得了最优结果。UABC，TLBO，CS和LHACS算法的最优解详细结果如表12所示，可见LHACS算法在约束条件内获得了最优解，从而验证了算法的有效性。