基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法

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摘 要：针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题，提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先，构建外部存档来保留历史优势个体，增加种群多样性，以提高算法的全局寻优能力。其次，引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力，以提高算法的寻优精度和鲁棒性。最后，采用协方差学习策略，充分利用浓度向量之间的关系来增强种群间信息交流，以避免算法陷入局部停滞。（剩余16343字）

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