改進(jìn)金豺算法的多目標(biāo)約束問題研究

摘要： 針對金豺優(yōu)化算法在求解有約束優(yōu)化問題時面臨的種群質(zhì)量差、收斂速度慢和易陷入局部極值等問題，提出一種基于多策略的金豺優(yōu)化算法。首先，為了增加群體的多樣性和改善初始解的品質(zhì)，使用了混沌精英初始化策略來產(chǎn)生精英群體；然后引入能量調(diào)節(jié)機(jī)制，對全局搜索和局部優(yōu)化進(jìn)行協(xié)調(diào)；最后，針對群體中的個體差異，設(shè)計了一種融合突變的方法以防止出現(xiàn)局部極值問題。通過標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的比較試驗，證明了改進(jìn)后的... （共11頁）