分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对阿奎拉优化算法(AO)存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法(HAO)。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过8个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及1个工程应用问题的数值实验仿真,实验结果表明,算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。