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摘要
为了克服樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)求解准确性不足和易过早收敛的缺点，提出了一种多策略改进的樽海鞘群算法(MISSA)。引入Baker混沌映射生成樽海鞘群的初始种群，以提高初始个体的均匀性；将T分布策略应用到食物源位置公式中，对原始位置进行随机干扰，引导樽海鞘个体向最优解空间运动；在跟随者位置更新公式中引入不完全Γ函数的自适应权重，以改善算法的局部和全局搜索能力。将改进算法在8个测试函数上进行仿真实验，并与不同的群智能算法进行了比较。结果表明，改进算法具有更好的全局和局部搜索性能以及更高的搜索精度。
- 出版日期2023
- 单位西安工程大学; 宇航动力学国家重点实验室
