多策略融合的改进黏菌算法及其应用

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针对黏菌算法存在自适应能力有限,抗停滞能力弱等不足,提出多策略融合的改进黏菌算法。采用Bernoulli混沌初始化,丰富种群多样性提升算法优化精度收敛速度;提出动态非线性递减策略,动态调节黏菌个体探索幅度,协调并优化算法全局搜索与局部开发能力;结合麻雀算法的预警机制与折射反向学习策略优化黏菌个体分离觅食过程,防止前期优质个体流失后期种群多样性匮乏,提升算法整体抗停滞能力。通过对基准测试函数及部分CEC2017测试函数进行寻优对比实验,测试结果表明改进算法具有更好的寻优精度、稳定性。利用改进算法优化XGBoost参数并将其用于变压器故障诊断,进一步验证了改进策略的有效性及算法的工程实用性。
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