【摘 要】
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探路者优化算法（Pathfinder algorithm,PFA）是一种模仿动物群体领导层寻找最佳食物区域或者猎物行为的启发式优化算法。PFA算法具有结构简单清晰、搜索能力强等特点。但经研究发现算法在解决优化问题时还存在求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极小（大）等不足。本论文针对探路者优化算法所存在的不足进行分析和改进,提出两种改进的探路者优化算法,并将改进后的算法应用于实际优化问题,目的是进一
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探路者优化算法（Pathfinder algorithm,PFA）是一种模仿动物群体领导层寻找最佳食物区域或者猎物行为的启发式优化算法。PFA算法具有结构简单清晰、搜索能力强等特点。但经研究发现算法在解决优化问题时还存在求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极小（大）等不足。本论文针对探路者优化算法所存在的不足进行分析和改进,提出两种改进的探路者优化算法,并将改进后的算法应用于实际优化问题,目的是进一步完善PFA算法的理论基础和拓宽其应用范围。本文的主要研究工作如下:（1）为避免PFA陷入局部最优,以及提高算法的寻优精度和速度,引入教与学优化算法和指数步长算子,提出一种基于教与学的探路者优化算法（Teaching and Learning,TLPFA）。将TLPFA用于19个基准测试函数和6个基准工程实例并与不同类型启发式算法进行对比分析,实验结果表明TLPFA在函数优化和工程实例上具有强的竞争力。（2）为了平衡PFA的勘探能力和开采能力,提高算法的求解精度以及自然机理性,引入接受和交流算子、向导和突变机制,提出了一种增强型的探路者优化算法（Improved PFA,IMPFA）。将IMPFA应用于9个不同结构的基准工程实例问题中,将测试结果与其他算法进行了比较分析,结果表明IMPFA在解决该类问题时具有强的求解能力,且优于其他算法。（3）将教与学探路者优化算法用于无人机路径规划问题。所要解决的问题是在适当的时间内为无人机路径规划（UCAV）最佳或次优飞行路线。将IMPFA解决UCAV问题获得结果与其他7个算法进行比较分析,其结果表明TLPFA在解决该实际问题中,其搜索精度和搜索速度均高于与其对比的算法,进一步证实了TLPFA是一种有效、可行的算法。
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