跳出局部最优
在蜜獾算法基础上融合正交反对学习和差分进化，强化探索能力并提升种群多样性，以增强全局寻优性能。
Peixin, Huang · 周永权 · Wu, Deng · 赵慧敏 · 罗淇方 · Wei, Yuanfei
AEJ - Alexandria Engineering Journal 2024
改进的正交反对学习技术帮助种群跳出局部最优，提高全局搜索能力。
融合差分进化保证种群多样性，同时加快收敛速度，提升算法鲁棒性。
引入平衡池策略，增强算法探索能力，平衡全局寻优和局部开发。