融合混沌对立和分组学习的海洋捕食者算法

来源：计算机工程与应用杂志2022年第22期北京时间：

作者：马驰, 曾国辉, 黄勃, 刘瑾

单位：上海工程技术大学 电子电气工程学院，上海 201600

摘要：针对海洋捕食者算法存在收敛速度慢、不易逃出局部最优的缺点，提出了一种改进海洋捕食者算法。将混沌映射与对立学习策略相结合，在保证遍历性和随机性的同时，生成高质量的初始猎物种群。引入自适应t分布变异算子更新种群，增加种群多样性，避免陷入局部最优。对更新后的种群，按照适应度分为精英组和学习组，学习组向精英组猎物的平均维度进行学习，精英组内的猎物相互维度学习，进一步提高种群质量和搜索精度。选取15个测试函数，通过对比测试，验证了改进后的算法可以有效提高原算法的收敛速度和寻优精度。将改进后的算法应用于无线传感器网络覆盖优化，实验结果显示，改进后的算法提高了网络覆盖率，优化后的节点分布更加均匀。

关键词：混沌映射,对立学习,自适应t分布,分组学习,海洋捕食者算法