海狸行为优化器：一种用于太阳能光伏参数识别与工程问题的新型元启发式算法

为解决复杂工程优化问题中传统算法易陷入局部最优、收敛速度慢等难题，研究人员受海狸筑坝行为启发，提出新型海狸行为优化器(BBO)。该算法通过模拟海狸群体在材料收集与坝体维护中的协作机制，构建了独特的探索-开发平衡策略。实验表明BBO在CEC2017/2022测试函数及光伏参数识别等实际工程问题中均显著优于11种主流算法，为可再生能源系统优化提供了高效新工具。

　　

在追求碳中和的时代背景下，光伏发电系统的效率优化成为可再生能源领域的关键挑战。然而，光伏模型的非线性特性和高维参数空间使得传统优化方法往往陷入"维数灾难"，难以在合理时间内找到全局最优解。这一困境在复杂工程设计中同样存在——从微电网调度到机器人路径规划，工程师们迫切需要更强大的优化工具。

受自然界海狸精妙的筑坝行为启发，中国科学技术大学数学学院的OuYang Kaichen团队在《Journal of Advanced Research》发表创新研究，提出海狸行为优化器(BBO)。这种新型元启发式算法将海狸群体分为"建筑师"和"勘探者"两类智能体，分别对应优化过程中的开发与探索阶段。通过建立独特的"水坝阶段因子"数学模型，BBO动态调节两种行为的平衡，有效避免了早熟收敛问题。

研究采用CEC2017(30/50/100维)和CEC2022(10/20维)基准函数进行验证，并应用于光伏模型参数识别等实际工程问题。关键技术包括：1)基于正弦函数的动态相位调节机制；2)精英个体(建筑师)与普通个体(勘探者)的分层学习策略；3)融合随机游走和定向学习的混合更新公式。特别值得注意的是，算法通过Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验进行严格统计验证。

【算法设计】

BBO的核心创新在于将海狸行为抽象为数学模型。初始化阶段，每个个体代表携带不同"建筑材料"(解向量)的海狸。在探索阶段，勘探者通过随机游走寻找新材料，而建筑师则通过社会学习优化现有材料；在开发阶段，全体个体聚焦于坝体(当前最优解)的精细维护。这种双阶段机制通过公式(3)的D因子实现平滑过渡，其值随迭代次数t从0单调递增至1。

【性能验证】

在CEC2017测试中，BBO在30D问题上以1.91的平均Friedman排名显著领先，较第二名RIME算法(2.78)提升45.7%。特别在F15函数中，BBO取得2.15×10⁴的最优均值，比表现第二的MELGWO(6.01×10³)提高72.4%。光伏参数识别实验显示，BBO在单二极管模型中获得3.00×10²的基准误差，较传统PSO算法降低两个数量级。

【工程应用】

研究团队将BBO应用于三类实际问题：1)光伏单/双二极管模型参数识别，解决了传统方法对初始值敏感的问题；2)减速器重量优化设计，在11个非线性约束下找到比遗传算法轻17.3%的方案；3)三杆桁架结构优化，将材料成本降低至理论极限的98.7%。这些案例验证了BBO处理复杂约束的独特优势。

讨论部分指出，BBO的成功源于其对生物行为的数学抽象能力：将海狸的"材料收集"转化为全局搜索，将"坝体维护"映射为局部开发。这种仿生策略克服了传统算法在探索-开发平衡上的固有缺陷。未来工作将拓展BBO在动态优化问题中的应用，并研究其与深度学习结合的混合架构。该研究为智能优化算法领域提供了新的生物学启示，特别在可再生能源系统优化方面展现出重大应用潜力。