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多策略融合的改进风驱动优化算法

         

摘要

针对风驱动优化(WDO)算法易陷入局部最优值的问题,将Tent混沌映射、参数自适应调整及小波变异等策略融入WDO算法中,提出了一种多策略融合的改进风驱动优化(MFWDO)算法。首先,利用Tent混沌映射完成种群初始化,以增加种群个体的多样性;其次,引入动态因子对WDO算法中的固有参数进行自适应调整,以加快算法的收敛速度;最后,对每代最优粒子进行小波变异,以更新种群中较差个体的位置,使算法跳出局部最优,从而提高算法的全局搜索能力。由9个标准测试函数的仿真实验结果可知,MFWDO算法的求解精度和收敛速度较其他算法明显提升。通过对压力容器、焊接梁等工程优化问题进行实验,进一步验证了MFWDO算法的有效性和优越性。

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