融合混沌映射和自适应T分布的蜣螂优化算法

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摘 要：针对原始蜣螂优化算法（DBO）存在的收敛精度低、易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蜣螂优化算法。该算法采用混沌映射初始化蜣螂种群以提高种群的多样性，引入北方苍鹰优化算法的勘探策略以增强算法的全局勘探能力，并改进一种非线性边界收敛因子以平衡其收敛速度和收敛精度。同时，采用自适应T分布扰动策略以增强算法跳出局部最优的能力。（剩余6469字）

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