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针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷,提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先,采用Sobol序列初始化AOA种群,增加初始个体的多样性,为算法全局寻优奠定基础;然后,重构数学优化器加速函数(MOA),权衡全局搜索与局部开发过程的比重;最后,利用混沌精英突变策略,改善算法过于依赖当前最优解的问题,增强算法跳出局部极值的能力。选用12个基准函数和部分CEC2014测试函数进行实验仿真,结果表明MFAOA在求解精度和收敛速度上均有明显的提升;另外,通过对两个工程实例进行优化,验证了MFAOA在工程优化问题上的可行性。 相似文献
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针对黑猩猩优化算法(ChOA)在寻过程中求解精度低、收敛速度慢以及易陷入局部极值点等问题，提出一种新型的柯西扰动黑猩猩优化算法(CP-ChOA).首先采用佳点集映射初始化种群，增加算法在初始阶段的多样性；然后利用变异的柯西算子和反向学习策略，对当前最优位置进行扰动变异并产生新解，以提高算法的收敛速度，避免算法在迭代初期陷入局部极值；最后使用单纯形法策略改善最差个体的位置，增强算法的局部开发能力.选取8个基准函数和部分CEC2014测试函数进行试验仿真，结果表明CP-ChOA算法较标准ChOA算法、改进的ChOA算法以及其他元启发式算法具有更好的寻优性能，并通过优化2个工程设计问题，验证了CP-ChOA算法在工程上的可行性. 相似文献
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