多策略改进的徒步优化算法及其应用

来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：徐明，王风富，龙文

单位：贵州财经大学数学与统计学院 贵阳 550025

摘要：为了解决复杂数值优化问题，提出一种基于柯西逆累积分布算子和随机差分变异策略改进的徒步优化算法。该算法使用佳点集初始化种群，以此增加种群多样性；采用柯西逆累积分布算子，平衡全局搜索与局部开发能力；引入随机差分变异策略，降低过早陷入局部最优的风险。实验结果显示，该算法在CEC2017测试集上的平均性能优于8种对比算法。统计检验进一步证实了性能差异具有显著性。同时，从CEC2017测试集中选取9个有代表性的测试函数，通过对比试验，分别验证了该算法中三种改进策略的有效性。此外，将该算法应用到光伏模型参数辨识中，实现了较小的均方根误差2.43×10-3，为所有比较算法中的最优值。在另外两类工程设计问题中，该算法均取得了最小目标函数值，优于对比算法。综上所述，改进的徒步优化算法在全局搜索能力、收敛速度和精度方面表现出色，有效提升了解决复杂数值优化问题的性能。

关键词：徒步优化算法;佳点集;柯西逆累积分布算子;随机差分;光伏模型

基金资助：国家自然科学基金（12361106）、贵州省科技计划重点项目(黔科合基础-ZK［2023］重点003)、贵州省高层次创新型人才项目(黔科合平台人才-GCC［2023］006)资助