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基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法及应用 被引量:1
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作者 杜晓昕 牛丽明 +3 位作者 王波 王一萍 李长荣 王振飞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期149-167,共19页
针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法... 针对蜣螂优化算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱等问题,受领导者-追随者策略(leader-follower)的启发,本文提出一种基于邻域搜索策略的蜣螂优化算法。首先,引入Singer映射初始化种群,提高初始解的质量,提高算法的收敛速度;其次,提出一种邻域搜索策略来增强种群多样性,跳出局部收敛,提高算法的局部开发能力;最后,设计一种精英池-扰动策略来扩大搜索范围,增强算法的全局勘探和局部寻优能力,提高算法的求解效率及求解精度。为了验证所提算法的有效性,本文设计一系列实验来验证所提算法的性能,结果表明,该算法在寻优精度和收敛速度方面有较大提升。将该算法应用于无人机三维路径规划问题,实验结果表明,该算法在处理实际应用问题时表现出了有效性和高效性。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 路径规划 Singer映射 邻域搜索策略 精英池-扰动策略
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