【摘 要】
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黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm,ChOA）是对自然界中黑猩猩群体合作捕食行为模拟而提出的一种群智能优化算法。该算法结构清晰,调整参数少,在许多优化领域应用取得较大地成功。随着研究的深入,研究者发现该算法存在易陷入局部最优,全局勘探能力和局部开采能力之间不平衡,这极大地限制了算法本身的性能。本文针对黑猩猩优化算法所存在的不足,从多策略混合这方面对算法进行分析
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黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm,ChOA）是对自然界中黑猩猩群体合作捕食行为模拟而提出的一种群智能优化算法。该算法结构清晰,调整参数少,在许多优化领域应用取得较大地成功。随着研究的深入,研究者发现该算法存在易陷入局部最优,全局勘探能力和局部开采能力之间不平衡,这极大地限制了算法本身的性能。本文针对黑猩猩优化算法所存在的不足,从多策略混合这方面对算法进行分析改进,并将算法应用于函数优化、最小生成树、无人机三维路径规划及图像增强问题,进一步提升ChOA算法的性能和拓宽其应用范围。本文的主要研究工作如下:（1）在ChOA算法初始化阶段,引入反向学习机制,以提高种群多样性;在开采过程中引入正弦余弦优化算法（Sine-Cosine Algorithm,SCA）,以提高算法后期收敛速度和精度,从而平衡算法的勘探和开采能力。将改进后的算法在20个基准函数和CEC2019测试集中与不同类型元启发式算法进行对比,且用于求解最小生成树。实验结果表明,改进后的ChOA算法的寻优能力有明显的提升,验证了改进算法的有效性和可行性。（2）为了提高ChOA算法的自然机理,使搜索代理更形象化,算法更具智能性,引入翻筋斗策略和动态自适应权重,提出一种改进的ChOA算法。并将改进后的ChOA算法应用于无人机三维路径规划。实验结果表明,改进后的ChOA算法在无人机三维路径规划问题上具有较高的求解精度。（3）针对传统非完全Beta函数在图像增强应用中的不足,提出一种基于全局亮度的双伽马校正函数与非完全Beta函数融合的图像增强方法,在该方法中用ChOA算法进行归一化的非完全Beta函数参数的自适应选取。为了证明该方法的有效性,将该方法与不同的图像增强技术进行分析比较。实验结果表明,该方法在避免过度增强以及混合多种性质的复杂图像中,均有较好的增强效果,而且保留了较多的图像细节信息,增强结果明显优于其他图像增强方法。
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