多策略融合的改进黏菌算法及其应用

针对黏菌算法存在自适应能力有限，抗停滞能力弱等不足，提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化，丰富种群多样性，提升算法优化精度和收敛速度；提出动态非线性递减策略，动态调节黏菌个体探索幅度，协调并优化算法全局搜索与局部开发能力；结合麻雀算法的预警机制与折射反向学习策略，优化黏菌个体分离觅食过程，防止前期优质个体流失以及后期种群多样性匮乏，提升算法整体抗停滞能力。通过对基准测试函数及部分CEC2017测试函数进行寻优对比实验，测试结果表明改进算法具有更好的寻优精度、稳定性。利用改进算法优化XGBoost参数并将其用于变压器故障诊断，进一步验证了改进策略的有效性及算法的工程实用性。