基于混合策略改進(jìn)的鵜鶘優(yōu)化算法

摘要： 針對(duì)鵜鶘優(yōu)化算法求解精度低、穩(wěn)定性不足、易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，文章提出一種混合策略改進(jìn)的鵜鶘優(yōu)化算法（IPOA）。首先，為了增強(qiáng)種群的隨機(jī)性和多樣性，擴(kuò)大種群的搜索范圍，引入反向折射學(xué)習(xí)機(jī)制；其次，利用正余弦算法和鵜鶘算法融合，改進(jìn)鵜鶘搜索獵物的方式，增強(qiáng)算法的局部搜索與全局搜索能力；然后，采用Levy飛行機(jī)制對(duì)鵜鶘位置進(jìn)行更新，從而提高算法的搜索能力以尋找最優(yōu)值；最后，引入自...