融合三維螺旋運動和混合反向?qū)W習策略的改進鵜鶘優(yōu)化算法

摘要： 針對鵜鶘優(yōu)化算法收斂速度較慢、初始化過程隨機產(chǎn)生初始種群導致種群多樣性差，在后期易陷入局部最優(yōu)等問題，提出了一種融合三維螺旋飛行和混合反向?qū)W習策略的鵜鶘優(yōu)化算法。首先使用Gauss映射初始化種群，提高種群多樣性；其次利用三維螺旋飛行和混合最優(yōu)最差反向?qū)W習策略，加強算法跳出局部最優(yōu)的能力；最后，引入自適應平衡因子與自適應步長，提出鵜鶘墜落策略，以模擬捕食過程中群體的微小變化。最后... （共11頁）