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PSWHBA:面向复杂全局优化的多策略蜜獾算法及其性能分析
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作者 刘景森 姜西 +1 位作者 赵龑骧 周欢 《控制与决策》 北大核心 2025年第9期2790-2796,共7页
为克服蜜獾算法收敛精度有时不高、易早熟收敛等缺点,增强其寻优性能以及优化效果,提出一种多策略改进蜜獾算法(PSWHBA).首先,将迭代过程划分为3部分,在不同的迭代时期选取不同的搜索策略,以更好地平衡勘探与开发;然后,引入停滞门限值,... 为克服蜜獾算法收敛精度有时不高、易早熟收敛等缺点,增强其寻优性能以及优化效果,提出一种多策略改进蜜獾算法(PSWHBA).首先,将迭代过程划分为3部分,在不同的迭代时期选取不同的搜索策略,以更好地平衡勘探与开发;然后,引入停滞门限值,一旦达到该阈值则执行多重变异更新策略,帮助个体跳出局部极值;最后,对种群中的较差解进行基于模拟退火的小波变异学习,以提高整体种群质量,进而提升算法的收敛速度和寻优精度.为了全面评估PSWHBA的性能,将其与多个具有代表性的对比算法在IEEE CEC2022测试集上进行仿真测试,包括寻优精度、收敛性能以及与对比算法的差异性分析.实验结果表明:PSWHBA对于算法机制的改进具有明显的有效性,相较于对比算法具有明显的优越性,具备出色的寻优性能和稳定性. 展开更多
关键词 蜜獾算法 分段多样化搜索 停滞门限 小波变异 ieee cec2022 差异性分析
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