【摘 要】
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鸽群优化算法（pigeon-inspired optimization, PIO）已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。本文提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
【基金项目】
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装备预研领域基金资助项目（项目编号61400020109)
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鸽群优化算法（pigeon-inspired optimization, PIO）已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。本文提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法（adaptive learning pigeon-inspired optimization, ALPIO）。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略，通过增强种群的多样性，可提高算法全局最优概率。算法已在8个基准函数上进行测试，仿真试验结果表明，算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升，并且能够更有效避免陷入局部最优解。
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