一种多策略改进的常春藤优化算法

本发明公开了一种多策略改进的常春藤优化算法，涉及优化算法技术领域。本发明包括以下步骤：参数初始化：定义目标函数，设置变量上下限，确定最大迭代次数、种群大小和决策变量矩阵大小，初始化常春藤植物结构体，创建初始种群并初始化最优成本历史记录和收敛曲线；前期探索：基于改进的鲸鱼优化算法进行全局探索，通过线性递减参数和自适应权重更新搜索代理的位置。本发明提出的多策略改进的常春藤优化算法，通过融合鲸鱼优化算法和改进的常春藤优化算法，结合自适应权重和多种位置更新策略，有效提高了算法的全局搜索能力和局部开发能力；在处理复杂优化问题时，能够避免陷入局部最优解，提高收敛速度和求解精度。