阶段化改进的海洋捕食者算法及其应用

摘要：

针对海洋捕食者算法自适应能力有限、局部桎梏概率高等不足,提出阶段化改进的海洋捕食者算法.在高速度比阶段实施差分演化,在原始猎物群体的变异与交叉中扩大全局探索范围,遍历优化个体质量;引入正余弦算法等概率波动等速度比阶段的并行架构,提升莱维飞行群体与布朗运动群体的灵活性,促进群体间渗透,同节奏优化算法的开发能力与探索能力;融合柯西变异策略与反向学习策略改进低速度比阶段捕食者,生成具备自我调节能力的柯西镜像捕食者,避免迭代末期种群同化过度,强化算法反早熟能力.通过基准函数对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验来评估改进算法的性能,实验结果验证了阶段化改进策略对算法整体表现力的提升.利用改进算法优化在线序列极限学习机参数并应用于变压器故障诊断,进一步验证阶段化改进策略的有效性及工程实用性.

关键词：智能优化算法、海洋捕食者算法、阶段化改进、变压器故障诊断、在线序列极限学习机

所属期刊栏目：38

分类号：TD713(矿山安全与劳动保护)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;辽宁省高等学校国境外培养项目;辽宁省高等学校创新团队项目;辽宁省教育厅科技项目

在线出版日期：2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：902-910