摘要:为了克服传统数值方法在处理复杂优化问题时的局限性, 提高找到全局最优解的效率, 提出一种名为海狸算法(BA)的新型元启发式算法, 用于解决全局优化问题. 首先, BA根据海狸在修建海狸坝时的伐木行为, 将海狸分为质检狸、开发狸和采伐狸3种类型, 以模拟其在伐木过程中的群体合作. 其中: 开发狸以随机方式搜索未知木材地, 寻找新的木材资源; 采伐狸则奔袭至质检狸处搜集木材, 并在奔袭过程中寻找木材资源; 而质检狸引领海狸群体朝着木材资源最丰富的方向前进. 然后, 将BA在CEC 2017测试函数上进行测试, 并与其他7种算法进行比较, 研究结果显示, BA在大部分函数中获得了最佳解, 具有较强的优化能力. 最后, 将BA应用于拉伸/压缩弹簧设计、三杆桁架设计等两个具有挑战性的工程问题, 并与其他两种算法进行比较, 结果表明, BA在这些工程问题中均取得了最佳的优化结果, 相较于其他两种算法表现更为出色.