【摘 要】
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针对波浪能转换器（WEC）阵列发电效率提升问题，提出了一种基于改进蜜獾算法（IHBA）的三系WEC阵列优化方法。首先，为克服原始蜜獾算法（HBA）收敛速度慢、收敛精度低等缺陷，引入了佳点集初始化、混沌机制和蜜獾种群变异3种策略对原始HBA进行了改进。此外，为了验证IHBA的先进性和有效性，进行了3个不同规模的WEC阵列优化实验，即2个浮标、10个浮标和20个浮标。2浮标阵列仿真结果表明，WEC阵列
【基金项目】
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国家自然科学基金（61963020，62263014，52207109）；
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针对波浪能转换器（WEC）阵列发电效率提升问题，提出了一种基于改进蜜獾算法（IHBA）的三系WEC阵列优化方法。首先，为克服原始蜜獾算法（HBA）收敛速度慢、收敛精度低等缺陷，引入了佳点集初始化、混沌机制和蜜獾种群变异3种策略对原始HBA进行了改进。此外，为了验证IHBA的先进性和有效性，进行了3个不同规模的WEC阵列优化实验，即2个浮标、10个浮标和20个浮标。2浮标阵列仿真结果表明，WEC阵列优化存在多组最优解，且IHBA、HBA、遗传算法和粒子群优化算法都能以不同的速度找到最优解。然而，随着WEC阵列规模的增大，3种对比算法都会陷入局部最优解。相反地，IHBA依然表现出较强的寻优能力并能搜寻到全局最优解。最后，IHBA所获10浮标和20浮标的阵列q因子分别高达1.059和0.968，远优于其他3种算法。
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