【摘 要】
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均衡优化器（Equilibrium Optimizer,EO）是一种新的基于物理原理的启发式优化算法,该算法是受控制体积质量平衡的启发来估计动态和平衡状态的。在EO中,搜索智能体随机更新其浓度（位置）,以寻找一些称为平衡候选者的天才粒子,以最终达到平衡状态作为最优结果。EO算法有结构简单、易于实现和鲁棒性高等优点,但该算法也存在着后期收敛速度慢,收敛精度低且易陷入局部最优等缺点,极大的限制了均衡优
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均衡优化器（Equilibrium Optimizer,EO）是一种新的基于物理原理的启发式优化算法,该算法是受控制体积质量平衡的启发来估计动态和平衡状态的。在EO中,搜索智能体随机更新其浓度（位置）,以寻找一些称为平衡候选者的天才粒子,以最终达到平衡状态作为最优结果。EO算法有结构简单、易于实现和鲁棒性高等优点,但该算法也存在着后期收敛速度慢,收敛精度低且易陷入局部最优等缺点,极大的限制了均衡优化器的应用范围。为了能够使均衡优化器有效地解决复杂优化问题,本论文采用编码方式和引入多策略对均衡优化器进行了改进,并将改进后的算法应用于解决复杂优化问题,目的在于进一步提高EO算法的整体性能和拓宽其应用范围。本论文主要内容包括:（1）采用二进制编码方式将连续型的均衡优化器算法转化为离散型,提出了两种二进制均衡优化器（Binary Equilibrium Optimizer,BEO）,目的是为了拓宽BEO的应用范围。为了测试二进制均衡优化器的性能,将其用于优化特征选择问题。通过对19个低维数据集和13个高维数据集仿真实验,实验结果表明,所提出的BEO-V2方法性能最好,并通过与其它著名的元启发式方法相比显示了BEO-V2的有效性。（2）将随机吸引策略和个体最优邻域学习策略以及动态对立学习策略通过种群重构的方式增加算法的勘探和开采能力,提出了多策略均衡优化器（MSEO）,并通过与其他算法在23个基准测试函数和2个工程实例上对比,实验结果表明,所提出的MSEO算法较优。（3）为了拓宽EO的应用范围,将EO算法应用于求解聚类分析问题。通过与其他元启发式算法在10个数据集上的实验测试,测试结果表明EO算法能够有效地解决聚类分析问题,拓广了EO算法的应用范围。
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