【摘 要】
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针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点，提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面，该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略，从而加快算法的收敛速度；另一方面，在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略，从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优，结果表明，该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61463009）； 贵州省自然科学基金资助项目（黔科合基础[2020]1Y012）； 贵州省教育厅创新群体重大研究项目（黔教合KY字[2021]015）；
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针对基本海洋捕食者算法在求解复杂优化问题时存在收敛速度慢、解精度低和易陷入局部最优的缺点，提出一种改进的海洋捕食者算法。一方面，该算法在迭代前期引入当前全局最优个体引导群体中其他个体进行搜索的策略，从而加快算法的收敛速度；另一方面，在迭代后期引入平面镜反射成像学习策略，从而帮助群体逃离局部最优和提高求解精度。将改进算法应用于12个基准测试函数的寻优，结果表明，该算法比在求解精度和收敛速度方面均获得了显著提高。再将改进算法应用于求解21个特征选择问题，结果表明，该算法能有效去除冗余特征，提高数据分类的准确度。通过以上对比实验，显示出该改进算法的性能具有较强竞争力。
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