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多策略改进的猎人猎物优化算法及其应用
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作者 唐天兵 李继发 严毅 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期153-164,共12页
针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用... 针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用精英池策略和非线性步长相结合的方法,以防止算法陷入局部最优,并提升其收敛精度。在10个大规模(10 000维)测试函数上对改进后的算法和其他6种经典或最新的优化算法进行性能评估,结果显示,该算法在全局优化能力、寻优精度和稳定性方面均表现出色,能有效解决高维优化问题。最后,将多策略改进猎人猎物优化算法应用于三维无人机路径规划问题,仿真实验结果表明,该算法能求解到最优的无人机三维规划路径。 展开更多
关键词 猎人猎物优化算法 差分进化 高维优化 多策略 路径规划
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