计算机应用研究

作者：齐名军,王志宝,

单位：1.鹤壁职业技术学院公共基础教育学院,河南鹤壁458030；2.东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318；

关键词：向量扰动,变异因子,定向引导,控制参数,预测模型,

基金：国家自然科学基金资助项目(50138110)；河南省重点研发与推广专项科技攻关项目(242102210054)；；

多峰优化问题既要求尽可能多的全局最优解，又要求其具有较高的精度，这就需要算法既能够协调种群的多样性和收敛性，又要具有较强的全局搜索能力。为此，提出邻域变异的黑猩猩多峰优化算法。它包括三个创新点：多变异邻域定向引导机制，随机变异增加种群多样性，最佳位置变异能在划分不同的子群内逐步定位到全局最优解，从而避免个体陷入局部最优；全局正向向量扰动机制，利用在进化过程中存储对当前个体更有潜力的进化方向，并在此方向上生成新的子代，使种群逐步向全局最优解收敛，提高其求解精度；参数的动态调整调整机制，能够有效降低算法对参数的敏感性。最后，利用典型测试函数进行验证。仿真结果表明，该算法在多种测试函数中表现优异，能有效处理复杂多峰优化问题。

来源：2025年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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