融合Tent混沌和维度学习的阴阳对算法

针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛，提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性，使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式，避免算法的早熟，增强算法全局寻优能力。实验结果表明，YYPO-TP相比YYPO在统计学意义上有显著性能优势，在风力发电机参数优化问题YYPO-TP也取得了更优的结果。