计算机应用研究

作者：黄鑫宇,马宁,付伟,季伟东,亓文凤,

单位：哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨150025；

关键词：蝴蝶优化算法,樽海鞘群优化算法,柯西变异,趋优变异反向学习,领导者策略,

基金：黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2021F037)；黑龙江省高等教育教学改革资助项目(SJGY20180259)；哈尔滨市科技局科技创新人才研究专项资助项目(2017RAQXJ050)；哈尔滨师范大学博士科研启动基金资助项目(XKB201901)；哈尔滨师范大学计算机学院科研资助项目(JKYKYY202006)；哈尔滨师范大学研究生培养质量提升工程资助项目(HSDYJSJG2019006)；；

针对蝴蝶优化算法（butterfly optimization algorithm，BOA）易陷入局部最优，且收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出了一种趋优变异反向学习的樽海鞘群与蝴蝶混合优化算法（hybrid optimization algorithm for salp swarm and butterfly with reverse mutation towards optimization learning，OMSSBOA）。引入柯西变异对最优蝴蝶个体进行扰动，避免算法陷入局部最优；将改进的樽海鞘群优化算法（salp swarm algorithm，SSA）嵌入到BOA，平衡算法全局勘探和局部开采的比重，进而提高算法收敛速度；利用趋优变异反向学习策略扩大算法搜索范围并提升解的质量，进而提高算法的寻优精度。将改进算法在10种基准测试函数上进行仿真实验，结果表明，改进算法具有较好的寻优性能和鲁棒性。

来源：2024年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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