计算机应用研究

作者：侯新宇,鲁海燕,卢梦蝶,胡清元,

单位：1.江南大学理学院,江苏无锡214122；2.无锡市生物计算工程技术研究中心,江苏无锡214122；

关键词：平衡优化器算法,智能算法,外部存档,自适应交叉概率,协方差,径流预测,

基金：国家自然科学基金资助项目(12102146)；；

针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题，提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先，构建外部存档来保留历史优势个体，增加种群多样性，以提高算法的全局寻优能力。其次，引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力，以提高算法的寻优精度和鲁棒性。最后，采用协方差学习策略，充分利用浓度向量之间的关系来增强种群间信息交流，以避免算法陷入局部停滞。通过对CEC2019测试函数进行仿真实验，并将改进算法与反向传播（back propagation，BP）神经网络相结合用于预测新疆玛纳斯河的径流情况，实验结果表明，改进算法在收敛精度和鲁棒性方面有显著提升，且大幅提高了BP神经网络的径流预测效果。

来源：2024年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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