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摘要
针对排球联赛优化算法（Volleyball premier league algorithm， VPL）在求解复杂优化问题时收敛效率低、容易陷入局部最优解等不足，提出一种改进的排球联赛算法（Improved volleyball premier league ， IVPL）。在分析传统VPL算法存在的缺陷后，对算法种群初始解的生成和后续解的更新策略做了相应改进。首先，初始化阶段引入Logistic混沌映射策略，以增加种群多样性，扩大全局探索范围，提升求解效率；然后，在球队内更新解阶段引入自适应学习策略模拟球队根据自身水平向最优秀团队学习获取候选解，在队间更新阶段利用Chebyshev映射设计变异机制，以提高算法平衡全局搜索和局部开采的能力；最后，将IVPL算法与传统VPL算法、联赛冠军算法、足球联赛算法以及其他新型元启发式算法进行比较，利用20个标准测试函数进行仿真实验，采用MAE指标计算实验结果并排序。结果表明，IVPL算法在求解不同维度的单峰函数和多峰函数上具有比较优势。通过将IVPL算法成功应用于一阶倒立摆系统PID参数优化实例验证了IVPL算法的有效性和实用性，体现了IVPL算法的实际应用价值。
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