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摘要
针对新型卷尾猴搜索算法存在初始卷尾猴分布、静态惯性系数及跟随者位置更新策略制约其全局开采与局部勘测能力的问题，探讨改进型算法及其在光伏电池参数辨识中的应用。算法设计中，利用Logistic混沌映射初始化卷尾猴种群；引入灰狼优化的捕食策略和柯西变异扩大卷尾猴觅食范围，且借助S型函数自适应调节惯性权重，增强全局搜索能力。模型设计中，将光伏电池双二极管结构模型扩展为四二极管模型，进而获得多参数待定的二极管参数辨识模型。比较性的数值实验表明，改进型卷尾猴搜索算法求解基准函数优化及参数辨识问题时，在最优解的搜索能力、寻优效率以及参数辨识效果等方面具有明显优势，且对复杂优化问题的解决具有较好潜力。
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