融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法

针对平衡优化器算法(Equilibrium Optimizer, EO)求解精度低、收敛速度慢等问题，提出一种融合麻雀搜索和随机差分的双向学习平衡优化器算法。首先，给出了基于麻雀搜索算法的自适应种群划分策略，以平衡算法的全局探索和局部勘探，从而提高算法的收敛精度和收敛速度。其次，引入随机差分策略来重建平衡池，增加个体之间的信息交流，以利于算法跳出局部最优。最后，设计了一种双向混沌反向学习策略并将其应用到更新后的种群，以增加种群多样性，从而进一步提高算法的收敛精度。通过14个测试函数进行仿真实验，使用Wilcoxon秩和检验以及平均绝对误差来评价算法性能，并将改进算法应用到两个工程设计问题，实验结果验证了3种改进策略的有效性，且改进算法的收敛精度、收敛速度和鲁棒性都有显著提高。