摘要： 针对鱼鹰优化算法（ｏｓｐｒｅｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＯＯＡ）在运行时存在寻优精度和稳 定性差的问题，提出了如下改进策略：首先，将 ＳＰＭ混沌映射融入种群的初始化阶段，提升种群 多样性；其次，在勘探和开采阶段分别利用威布尔分布的长、短距离随机扰动策略更新鱼鹰的位 置，可有效改善 ＯＯＡ的收敛精度；最后，提出一种“最优随机均值”的变异策略，用于强化 ＯＯＡ 迭代过程中跳出局部最优的能力。所提出的算法称为改进鱼鹰优化算法（ｉｍｐｒｏｖｅｄｏｓｐｒｅｙｏｐｔｉ ｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＩＯＯＡ）。为了验证 ＩＯＯＡ的寻优能力，将 ＩＯＯＡ与其他新兴智能算法分别对 １２个基准函数进行寻优对比实验，结果表明：ＩＯＯＡ的寻优成功率、收敛速度以及稳定性显著高 于其他算法。此外，将所提出的 ＩＯＯＡ应用于混合核相关向量机的超参数寻优中，进一步用于 柴油机多目标性能预测。

关键词: 鱼鹰优化算法；ＳＰＭ混沌映射；威布尔随机扰动；最优随机均值变异策略

中图分类号: 

• ＴＰ３９１