采用混合搜索策略的阿奎拉優(yōu)化算法

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摘要：針對阿奎拉優(yōu)化算法（AO）存在的不足，提出一種采用混合搜索策略的阿奎拉優(yōu)化算法（HAO）。首先，利用動(dòng)態(tài)調(diào)整函數(shù)平衡算法的全局探索與局部開發(fā)；其次，利用混沌自適應(yīng)權(quán)重來增強(qiáng)算法的全局搜索能力、加快算法的收斂速度；最后，設(shè)計(jì)新的個(gè)體變異概率系數(shù)，采用改進(jìn)型差分變異策略，利用適應(yīng)度值較優(yōu)個(gè)體引領(lǐng)群體中其他個(gè)體開展搜索活動(dòng)，保持了種群的多樣性，增強(qiáng)了算法跳出局部最優(yōu)的能力。（剩余16462字）