融合Tent混沌和維度學(xué)習(xí)的陰陽對算法

摘要： 針對陰陽對算法(YYPO)易早熟收斂，提出一種融合Tent混沌映射和維度學(xué)習(xí)策略的陰陽對優(yōu)化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化陰陽兩點生成以增加初始位置分布的均勻性，使用維度學(xué)習(xí)策略和反向搜索策略設(shè)計一種正反向搜索的分割方式，避免算法的早熟，增強算法全局尋優(yōu)能力。實驗結(jié)果表明，YYPO-TP相比YYPO在統(tǒng)計學(xué)意義上有顯著性能優(yōu)勢，在風(fēng)力發(fā)電機參數(shù)優(yōu)化問題YYP...