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1. 混沌精英哈里斯鹰优化算法

汤安迪, 韩统, 徐登武, 谢磊

计算机应用 2021, 41 (8): 2265-2272. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101610

摘要（469）

PDF （1295KB）（333）

针对哈里斯鹰优化（HHO）算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足，提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化（CEHHO）算法。首先，引入精英等级制度策略，以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度；其次，利用Tent混沌映射调整算法关键参数；然后，使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索；最后，使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动，并在算法停滞时，利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验，来评估算法的寻优能力。实验结果表明，改进算法的表现优于鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、粒子群优化（PSO）算法和生物地理优化（BBO）算法，性能较原始HHO算法有明显提升，验证了改进算法的有效性。

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2. 基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法

汤安迪, 韩统, 徐登武, 谢磊

计算机应用 2021, 41 (7): 2128-2136. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091513

摘要（1040）

PDF （1479KB）（1438）

针对无人机（UAV）航迹规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种基于混沌麻雀搜索算法（CSSA）的航迹规划方法。首先，建立二维任务空间模型与航迹代价模型，将航迹规划问题转化为多维函数优化问题；其次，采用立方映射初始化种群，并使用反向学习策略（OBL）引入精英粒子，增强种群多样性，扩大搜索区域范围；然后，引入正弦余弦算法（SCA），并采用线性递减策略平衡算法的开发与探索能力，当算法陷入停滞时，采用高斯游走策略帮助算法跳出局部最优；最后，将提出的改进算法在15个基准测试函数中进行性能验证，并应用于航迹规划问题求解。仿真结果表明，CSSA的寻优性能优于粒子群优化（PSO）算法、天牛群优化（BSO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法和麻雀搜索算法（SSA），并且能够快速地得到一条代价最优、满足约束的安全可行航迹，验证了所提方法的有效性。

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