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基于针孔成像的学习蝴蝶优化算法的全局优化和特征选择( Pinhole-imaging-based learning butterfly optimization algorithm for global optimization and feature selection )
LAB Wen JJ B XL C TW D XB Ming SC A
蝴蝶优化算法(BOA)是近年来提出的一种元启发式优化技术，在求解数值优化问题和实际应用中都有很好的表现。然而，在求解复杂或高维的优化问题时，BOA算法精度低，收敛速度慢，容易出现局部最优。为了克服这些缺陷，提出了一种改进的BOA（PIL-BOA）算法，该算法采用自适应GBEST引导搜索策略和基于针孔成像的学习算法。首先，通过引入全局最优解(gbest)和惯性权重，设计了一个修正的位置更新方程，有效地提高了搜索能力和求解精度。其次，基于光学原理提出了一种新的针孔成像学习策略，有效地搜索未知区域，避免早熟收敛。利用CEC2014和CEC2017中的23个经典问题和60个复杂优化任务，进一步研究了PIL-BOA的有效性。比较结果表明，PIL-BOA算法在基准测试函数上比大多数比较算法具有更好的性能。最后，将PIL-BOA应用于实际风力发电机组的特征选择和故障诊断。结果表明，PIL-BOA算法在分类精度方面优于其他竞争对手。
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