基于双重动态调整的改进非洲秃鹫优化算法

针对非洲秃鹫优化算法(African vulture optimization algorithm, AVOA)多样性低、探索开发能力不平衡、易发生早熟的现象，提出了一种基于双重动态调整的改进非洲秃鹫优化算法(improvement African vulture optimization algorithm, IAVOA)。改进后的算法分为3个部分，通过引入混沌映射初始化种群，以确保种群在前期寻优中具有较高的多样性；加入动态调整因子来确定当前最优个体，用来平衡前期探索与后期开发的能力；针对AVOA中饥饿率的变化情况加入动态调整的高斯扰动，用于防止早熟问题的发生，提高最终解的质量。改进后的算法在9个标准测试函数上进行测试。结果表明，该算法表现出更佳的求解性能。