提高海鸥优化算法寻优能力的改进策略及其应用 严爱军.pdf

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信息与控制 海鸥优化算法
出 3 种提高 SOA 算法寻优能力的改进策略：对非线性收敛因子与螺旋 寻优能力
系数进行改进，以改善全局与局部搜索的协调能力，加快收敛速度；通 并行搜索
过拓展攻击行为与攻击角度，以并行搜索的方式提升局部寻优性能；引 动态反向学****br/> 入动态反向学****使算法快速跳出局部最优，优化全局搜索。基于马尔 PID 参数整定
可夫过程分析了改进海鸥优化算法（ISOA）的收敛性。通过 16 个基准 中图法 分类号：TP18
函数测试了 ISOA 算法的寻优性能，并将其应用于 PID 参数整定中，结 文献标识码：A
果表明，提出的改进策略能显著提高 SOA 算法的收敛速度与求解精度，
ISOA 算法在参数优化领域具有应用效果。
Improved Strategy and Its Application for Improving the Optimization
Ability of Seagull Optimization Algorithm
YAN Aijun1, 2, 3, HU Kaicheng1, 2
1. Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China;
2. Engineering Research Center of Digital Community, Ministry of Education, Beijing 100124, China;
3. Beijing Laboratory for Urban Mass Transit, Beijing 100124, China
Abstract Keywords
To solve the problems of the seagull optimization algorithm (SOA), seagull optimization algorithm;
including a slow convergence speed and easily falling to local optima, three
optimization ability;
improvement strategies to enhance the optimization ability of the SOA are
proposed. We improve the nonlinear convergence fa