摘要：针对雪豹优化算法在求解复杂优化问题时,存在全局勘探能力不足、寻优精度低等问题,提出一种改进的雪豹优化算法。首先,基于分段Logistic混沌映射初始化从而提高初始种群多样性;其次,引入非线性比例因子用于平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力;然后,提出了一种差分变异策略,在第一次种群更新位置后,使用5个随机个体提高全局搜索能力和算法收敛能力,在第二次种群更新位置后,使用3个随机个体保证在求解过程的中后期也具有一定的全局勘探能力,尽可能避免陷入局部最优。通过在IEEE CEC2022基准函数测试集上测试,并与其他算法进行比较,结果表明所提出的算法在种群质量、求解精度以及算法稳定性上均有较大提升。最后将所提出的算法应用于工程优化,计算结果进一步证实了算法的强优化能力。

摘要：为提高无输出变压器功率放大电路的稳定性及可靠性,提出一种自适应火烈鸟搜索优化算法,对其中点电压进行平衡控制。该算法采用Sigmoid函数控制迁徙火烈鸟的惯性权重系数,进行非线性自适应变化,平衡粒子的全局搜索能力和局部探索能力;采用双曲正切函数控制觅食火烈鸟的扩散因子,平衡粒子的寻优速度和收敛精度;在算法后期引入基于中心距的种群变异,提高种群多样性,同时提高算法的精度。基于三种类型的测试函数对所提算法的性能进行验证,并与其他4种典型的群智能优化算法做了对比。结果显示,所提算法在寻优速度和收敛精度上均具有较大的提升。接着利用齿轮系设计问题对算法进行工程测试,最后,对改进算法进行无输出变压器功率放大电路仿真测试,结果证明了算法的优越性。