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摘要
针对麻雀搜索算法（SSA）迭代后期种群多样性减少、易陷入局部最优等问题，提出一种基于哈密顿图的麻雀算术混合优化算法（HSSAAOAH）。首先，在SSA发现者-跟随者模型和侦察机制的基础上，引入算术优化算法（AOA）的乘除算子。利用乘除算子的高分布性，提高算法在迭代后期解的多样性；其次，将种群中所有个体转化成一个无向加权图，在每一轮迭代后，使用改良圈算法计算个体构成的哈密顿环长度，根据相邻两代长度的比值衡量种群收敛趋势；然后，对于没能有效收敛的子代，随机生成一定数量的个体并使用贪婪策略进行选择，替代表现较差的个体，提高解的质量，增强跳出局部极值的能力；最后，将HSSAAOAH与不同优化算法在基准函数和两个工程设计问题上进行仿真实验，结果表明HSSAAOAH算法收敛速度更快，寻优精度更高，具有良好的鲁棒性和寻优性能。
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