引言
本期介绍了一种基于自然行为的元启发式优化算法名为莲花效应优化算法Lotus effect optimization algorithm，LEA的元启发式算法。它将蜻蜓算法中的高效算子(比如蜻蜓在花授粉过程中的运动)与叶子上的水的自清洁特性(莲花效应)相结合，进行局部搜索操作。该成果于2024年最新发表在SCI期刊 Journal of Supercomputing 。
原文作者将该方法与使用标准基准函数的其他改进版本的蜻蜓算法进行了比较，根据Fredman对29个基准函数的测试，该方法优于所有其他方法。文章还重点介绍了LEA的实际应用，通过集群降低物联网节点的能耗，从而提高分组传输率和网络寿命。此外，还对具有多重约束条件的焊接梁设计优化问题和减速机问题等实际问题进行了性能测试。
参考文献
Dalirinia, E., Jalali, M., Yaghoobi, M. et al. Lotus effect optimization algorithm (LEA): a lotus nature-inspired algorithm for engineering design optimization. J Supercomput 80, 761–799 (2024). https://doi.org/10.1007/s11227-023-05513-8.
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