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作者：袁媛;赵鹏举;代晓文;周利东;
单位：太原科技大学车辆与交通工程学院;
摘要：针对标准蜜獾算法易陷入局部最优和寻优精度低等问题，提出一种多策略改进的蜜獾优化算法。首先，引入Sine混沌映射种群初始化，增加了种群初始化的不确定性；其次，融入了反馈共享策略，提高了算法跳出局部最优解的能力；最后在反馈共享阶段结束后引入莱维飞行策略，进一步避免了算法陷入局部最优的风险。选取9个经典测试函数以及四种对比算法，结合秩和检验对算法进行评估，验证了改进后算法的良好优化性能。为进一步评估算法解决实际问题的性能，将其用于随机森林预测模型的参数优化，结果表明，IHBA-RF模型具有更高的预测精度。
关键词：蜜獾优化算法;;Sine混沌映射;;反馈共享;;莱维飞行;;秩和检验
基金资助：山西省科技成果转化引导专项（202204021301060）;山西省科技成果转化引导专项（202104021301062）
