Оптимизатор тараканов (DBO) является метаэвристическим алгоритмом, который обладает быстрой сходимостью и мощной способностью к оптимизации, продемонстрировавшим превосходную производительность при решении различных задач оптимизации. Однако этот алгоритм имеет проблемы с попаданием в локальный оптимум и низкой точностью сходимости при решении крупных и сложных задач оптимизации. В связи с этим был предложен адаптивный оптимизатор тараканов на основе механизма упругого отжига (ADBO). Во-первых, с помощью нелинейного убывания был настроен фактор сходимости для балансирования потребности в глобальном исследовании и локальной разработке, что повысило скорость сходимости и качество поиска; во-вторых, была введена жадная стратегия оптимизации различий для усиления разнообразия популяции, улучшения глобальной способности к поиску и избегания преждевременной сходимости; наконец, с помощью механизма упругого отжига были возмущены случайно выбранные особи, что помогает избежать локального оптимума, улучшить качество решения и стабильность алгоритма. Результаты экспериментов на наборах функций CEC 2017, CEC 2022 и тестовых цепей MCNC подтвердили эффективность, превосходность и универсальность ADBO.

метаэвристический алгоритм; оптимизатор тараканов; фактор сходимости; жадная стратегия оптимизации различий; механизм упругого отжига