摘要： 針對(duì)算術(shù)優(yōu)化算法初始種群質(zhì)量差、收斂速度較慢以及后期容易陷入局部極值點(diǎn)等問(wèn)題,提出一種融合混沌和差分變異的正余弦算術(shù)優(yōu)化算法。引入混沌映射初始化種群,提高初始種群質(zhì)量,加快算法收斂;結(jié)合算術(shù)優(yōu)化算法和正余弦算法的優(yōu)勢(shì),改進(jìn)算法的個(gè)體迭代方式,平衡算法探索和開(kāi)發(fā)能力;引入差分變異策略,提高算法跳出局部最優(yōu)能力。使用12個(gè)測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)算法的性能進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法... （共10頁(yè)）