【摘 要】
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为增强栗翅鹰优化算法的全局探索能力和局部开采性能,提出一种融合能量周期性递减机制与牛顿局部增强策略的改进栗翅鹰优化算法(Improved Harris Hawks Optimization,IHHO).
【机 构】
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辽宁工程技术大学优化与决策研究所; 辽宁工程技术大学运筹与优化研究院;
【基金项目】
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辽宁省科技厅博士科研启动基金(2019-BS-118,20170520075);辽宁省教育厅基金(LJ2019JL017,LJ2017QL031);辽宁省自然科学基金指导计划项目(2019-ZD-0032);国家自然基金项目(51704140)
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为增强栗翅鹰优化算法的全局探索能力和局部开采性能,提出一种融合能量周期性递减机制与牛顿局部增强策略的改进栗翅鹰优化算法(Improved Harris Hawks Optimization,IHHO).该算法首先在传统HHO算法基础上,启发于自然界中鹰与猎物间的多轮围捕-逃逸现象且猎物能量整体上呈现递减态势,而设计一种猎物能量的周期性递减调控因子并嵌入能量函数中,该机制有利于实现IHHO算法全局探索与局部搜索间的多轮动态迭代平衡;其次,牛顿局部增强策略则借鉴牛顿迭代思想所构造的一种猎物邻域(当前最优解)的局部再搜索,并依概率实现IHHO算法的局部寻优性能改善.数值实验验证了不同能量周期数和局部搜索次数对HHO算法性能的差异性影响、优越的并行迭代寻优性能和高收敛精度、高维情形(100D-10000D)的较好适用性.
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