摘要： 針對原始蜣螂優(yōu)化算法全局探索能力不足、易陷入局部最優(yōu)以及收斂精度不理想等問題，提出了一種混合多策略改進的蜣螂優(yōu)化算法。采用混沌映射結合隨機反向學習策略初始化種群提高多樣性，擴大解空間搜索范圍，增強全局尋優(yōu)能力；通過黃金正弦策略實現個體動態(tài)搜索，提高算法遍歷性；引入競爭機制增強信息交互，平衡全局探索與局部開發(fā)，加快算法收斂速度；最后在迭代后期利用自適應t分布變異對個體進行擾動，避... （共13頁）