融合混沌映射和自適應(yīng)T分布的蜣螂優(yōu)化算法

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摘 要：針對(duì)原始蜣螂優(yōu)化算法（DBO）存在的收斂精度低、易陷入局部最優(yōu)等問題，提出一種改進(jìn)的蜣螂優(yōu)化算法。該算法采用混沌映射初始化蜣螂種群以提高種群的多樣性，引入北方蒼鷹優(yōu)化算法的勘探策略以增強(qiáng)算法的全局勘探能力，并改進(jìn)一種非線性邊界收斂因子以平衡其收斂速度和收斂精度。同時(shí)，采用自適應(yīng)T分布擾動(dòng)策略以增強(qiáng)算法跳出局部最優(yōu)的能力。（剩余6469字）