基于柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法：增强全局探索能力与局部开发能力的MATLAB实现,混合柯西变异与均匀分布策略的蝗虫优化算法改进及MATLAB实现,混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法 何庆M
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资源介绍:
基于柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法：增强全局探索能力与局部开发能力的MATLAB实现,混合柯西变异与均匀分布策略的蝗虫优化算法改进及MATLAB实现,混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法 何庆 MATLAB代码 摘 要: 由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA). 受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略. 代码有详细注释，提供相关lunwen。 ,关键词：混合柯西变异；均匀分布；蝗虫优化算法；全局探索；局部开发；位置更新；柯西算子；反向学习策略；随机调整策略；MATLAB代码。,基于混合柯西变异与均匀分布的蝗虫优化算法研究及其MATLAB实现
探索蝗虫优化算法的新维度：混合柯西变异与均匀分布的结合
摘要：
本文提出了一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法（HCUGOA）。针对传统蝗虫优化
算法（GOA）在位置更新中存在全局探索能力与局部开发能力失衡的问题，我们通过引入
柯西算子和均匀分布函数，改进了位置更新的方式，增强了算法的全局搜索能力和跳出局部
最优的能力。新算法在多个测试函数上的表现均有所提升，有效避免了早熟收敛的问题。
一、引言
在优化算法的领域中，蝗虫优化算法以其独特的生物学启发式思想，近年来受到了广泛的关
注。然而，传统的蝗虫优化算法在位置更新上存在一定缺陷，特别是在全局探索与局部开发
之间的平衡问题上。为了解决这一问题，我们提出了一种新的混合柯西变异和均匀分布的蝗
虫优化算法。
二、传统蝗虫优化算法的局限性
传统蝗虫优化算法在位置更新上主要依赖于固定的公式，这种公式虽然能在一定程度上实现
全局探索与局部开发的平衡，但当面对复杂问题时，其局限性也逐渐显现。特别是在处理具
有多极值、非线性、高维度的优化问题时，算法容易陷入局部最优，出现早熟收敛的现象。
三、混合柯西变异与均匀分布的引入
为了解决上述问题，我们引入了柯西算子和均匀分布函数。柯西算子具有重尾分布的特性，
能够在优化过程中引入更多的随机性，增强算法的全局探索能力。而均匀分布函数则用于构
建新的随机调整策略，以更好地平衡全局探索与局部开发。
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