融合多策略的增强海鸥优化算法

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摘 要：针对海鸥优化算法（SOA）求解精度低、种群多样性差、易陷入早熟收敛的缺点，提出了一种融合多策略的海鸥优化算法（ESOA）。首先，在每次迭代的过程中，引入改进的自适应差分变异策略，对单个海鸥个体进行差分变异操作并通过自适应机制扩大海鸥的全局搜索范围及提高种群的多样性；其次，设置了基于粒子群算法的机制来处理最差的海鸥个体位置；最后，针对海鸥的最优位置，采用了动态透镜映射的策略增加算法跳出局部最优的能力。（剩余17354字）

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