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摘要
针对海洋捕食者算法存在收敛速度慢，不易逃出局部最优的缺点，提出了一种改进海洋捕食者算法。首先，将混沌映射与对立学习策略相结合，在保证遍历性和随机性的同时，生成高质量的初始猎物种群。其次，引入自适应t分布变异算子更新种群，增加种群多样性，避免陷入局部最优。对更新后的种群，按照适应度分为精英组和学习组，学习组向精英组猎物的平均维度进行学习，精英组内的猎物相互维度学习，进一步提高种群质量和搜索精度。选取15个测试函数，通过对比测试，验证了改进后的算法可以有效提高原算法的收敛速度和寻优精度。最后，将改进后的算法应用于无线传感器网络覆盖优化，实验结果显示，改进后的算法提高了网络覆盖率，优化后的节点分布更加均匀。
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