智能混合灰狼-粒子群优化算法在复杂工程设计问题中的优化应用研究

为解决复杂工程设计中目标函数复杂、设计变量混合及多约束条件下的优化难题，Muhammad Suhail Shaikh等研究人员提出了一种新型混合灰狼-粒子群优化算法(HGWPSO)。该算法整合了灰狼优化器(GWO)的全局探索能力与粒子群优化(PSO)的快速收敛特性，通过CEC_2022基准函数和8类工程问题验证，显著提升了优化效率（最高改进达99%），为工程优化提供了高效工具。

　　

在工程设计和工业制造领域，优化问题往往涉及复杂的多变量、多约束条件，传统方法如梯度下降和牛顿法在处理高维、多模态问题时表现不佳。灰狼优化器(GWO)和粒子群优化(PSO)虽被广泛应用，但分别存在早熟收敛和局部最优陷阱的缺陷。针对这一挑战，韩山师范学院物理与电子工程学院的研究团队开发了一种混合灰狼-粒子群优化算法(HGWPSO)，通过动态平衡探索与开发能力，显著提升了复杂工程问题的求解效率。相关成果发表在《Scientific Reports》上。

研究团队采用CEC_2022基准函数验证算法性能，并应用于压力容器设计、压缩弹簧设计等8类工程问题。关键技术包括：自适应惯性权重调整策略、混合更新机制（结合GWO的α/β/δ层级结构与PSO的个体/全局最优更新）、动态罚函数约束处理，以及基于IEEE 30总线系统的无功功率规划验证。

压力容器设计优化
HGWPSO将制造成本降低71.61%，优化变量包括壳体厚度(T_s)、封头厚度(T_h)、半径(R)和长度(L)，约束条件涉及材料厚度与容积限制。

压缩弹簧设计
算法在满足剪切应力与振动约束下，将弹簧重量优化至0.0132，改进率达99%，显著优于传统方法。

三杆桁架结构
通过最小化结构重量（目标函数值263.9044），验证了HGWPSO在土木工程中的有效性，比GWO等算法提升53.46%。

无功功率规划
在IEEE 30总线系统中，HGWPSO将输电损耗降至0.0680，改进1.02%，展现了在电力系统优化中的潜力。

研究结论表明，HGWPSO通过融合GWO的全局搜索和PSO的局部开发能力，解决了单一算法的局限性。其创新性体现在：1) 自适应参数调节机制动态平衡探索与开发；2) 动态罚函数高效处理约束；3) 在CEC_2022和工程问题中均表现最优。该算法为复杂工程优化提供了通用解决方案，未来可扩展至多目标优化和实时控制系统。值得注意的是，研究团队通过严格的Friedman检验（p<0.05）证实了算法性能的统计显著性，为工程实践提供了可靠依据。