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摘要
为了提高均衡优化算法(EO)搜索过程中收敛速度慢，易陷入局部最优的问题，提出了一种基于单纯形法的自适应均衡优化算法(SMEO)。针对EO算法初始化随机性过高导致的收敛速度问题，利用Sin混沌初始化增强全局搜索过程中的种群多样性，增加算法的搜索能力；通过非线性自适应因子平衡算法的全局和局部搜索能力；最后利用单纯形法的反射、扩张和收缩运算，提高了算法跳出局部最优的能力。仿真实验采用10个基准测试函数和部分CEC2014测试函数以及标准测试函数的Wilcoxon秩和检测对SMEO算法进行寻优性能测试，测试结果验证了SMEO算法的有效性和稳定性。
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