【摘 要】
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针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易于早熟收敛、全局搜索与局部开发不平衡的问题,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。利用佳点集初始化种群,提高初始解的质量;通过重新设置算法的条件,平衡算法的探索与开发;引入麻雀搜索算法中发现者位置更新公式对探索阶段进行改进,提升算法的全局搜索能力;采用柯西变异和高斯变异对最优解进行扰动,有效避免算法陷入局部最优。通过对6个基准测试函数进行仿真实验,与其他智能优化算
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62062001）； 宁夏自然科学基金项目（2022AAC05040）；
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针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易于早熟收敛、全局搜索与局部开发不平衡的问题,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。利用佳点集初始化种群,提高初始解的质量;通过重新设置算法的条件,平衡算法的探索与开发;引入麻雀搜索算法中发现者位置更新公式对探索阶段进行改进,提升算法的全局搜索能力;采用柯西变异和高斯变异对最优解进行扰动,有效避免算法陷入局部最优。通过对6个基准测试函数进行仿真实验,与其他智能优化算法及其他改进的哈里斯鹰算法进行对比分析,实验结果表明改进方法的寻优能力优于对比算法。
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