融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用

来源：电子测量技术杂志2025年第13期北京时间：

作者：赵深，韦根原，常耀华，陈亮，侯彦辰

单位：1.华北电力大学自动化系 保定 071003;2.保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室 保定 071003; 3. 广西大学机械工程学院 南宁 530004

摘要：针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题，提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先，在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略，提高初始种群的质量和多样性，加快算法的迭代速度；其次，在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置；最后，采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动，避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合，用于预测光伏发电量的情况，同时应用于两种工程设计问题中，实验结果表明，改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升，并且有效提升了解决复杂问题的性能。

关键词：北方苍鹰算法;混沌映射;动态反向学习;减法平均优化器;自适应t分布小波变异;光伏预测

基金资助：国家自然科学基金(22272035)项目资助