典型文献
混合策略改进的哈里斯鹰优化算法及其应用
文献摘要：
针对哈里斯鹰优化算法收敛精度低、易陷入局部最优空间等局限性,提出一种混合策略改进的哈里斯鹰优化算法.采用精英混沌反向学习策略初始化种群,增加初始种群多样性和精英个体数量,提高算法收敛性能;利用引入动态自适应权重的逃逸能量非线性递减策略替代哈里斯鹰算法的线性递减机制,提高算法全局探索和局部开发行为的平衡能力;采用拉普拉斯交叉算子策略生成适应度更高的新个体,提高算法抗停滞能力.对10个测试函数进行求解,结果表明改进算法的收敛精度、寻优性能及鲁棒性明显高于对比算法.通过对比改进前后算法的种群分布均匀性和收敛能力,验证了改进策略的有效性.利用改进算法优化长短时记忆网络参数,并应用于瓦斯涌出量预测,实验结果进一步验证改进算法的优越性和适用性.
文献关键词：
哈里斯鹰优化算法;瓦斯涌出量;动态自适应权重;拉普拉斯交叉算子
中图分类号：
作者姓名：
展广涵;王雨虹;刘昊
作者机构：
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛125105
文献出处：
引用格式：
[1]展广涵;王雨虹;刘昊-.混合策略改进的哈里斯鹰优化算法及其应用)[J].传感技术学报,2022(10):1394-1403
A类：
拉普拉斯交叉,拉普拉斯交叉算子
B类：
混合策略,哈里斯鹰优化算法,收敛精度,局部最优,精英混沌,混沌反向学习策略,策略初始化,初始种群,种群多样性,精英个体,收敛性能,动态自适应权重,逃逸能量,非线性递减,哈里斯鹰算法,局部开发,平衡能力,适应度,停滞,测试函数,改进算法,寻优性能,对比算法,进前,种群分布,分布均匀性,收敛能力,改进策略,算法优化,长短时记忆网络,网络参数,瓦斯涌出量预测
AB值：
0.256232
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