融合多策略改进的侏儒猫鼬算法

北京航空航天大学学报页数： 12 2024-01-19

摘要：针对侏儒猫鼬优化算法(DMO)易陷入局部最优和收敛效率低的问题，提出一种多策略融合的增强型侏儒猫鼬算法(EDMO)。该算法引入随机反向学习策略增强猫鼬种群的多样性和质量，以增强其全局搜索能力和提高收敛速度。同时，采用自适应的方式更新保姆交换系数，以平衡全局探索与局部开发的需求。在迭代的后期，算法利用黏菌觅食行为，在局部与全局最优解之间进行优化。通过对CEC2017测试函数集的求... （共12页）

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