文章摘要:为增强YYPO-SA1的性能，提出了一种动态D向分割和混沌扰动的阴阳对算法N-YYPO，其首先基于牛顿衰减机制动态调整YYPO-SA1中的D向分割概率，然后在分割阶段加入混沌扰动策略。N-YYPO利用动态调整机制在搜索前期使用较大的D向分割概率，在搜索后期则使用较小的D向分割概率，增强了算法的全局搜索能力，同时混沌扰动策略丰富了解的多样性，增强了算法跳出局部最优的能力。最后，将N-YYPO应用于风力发电机的参数优化设计问题。文章选用了15个单峰、多峰和组合测试函数进行性能评估，将N-YYPO YYPO-SA1,以及6个代表性的单目标优化算法：粒子群优化算法，乌鸦优化算法，灰狼算法，鲸鱼算法，花授粉算法，麻雀算法进行性能评测比较，相较于YYPO-SA1算法在f1函数上有着12个数量级的提升。在Friedman检验中NYYPO的排名分别为：2.87,2.0,1.93，均排名第一。实验结果表明NYYPO在统计学意义上具有显著的性能优势。在风力发电机参数优化设计问题中N-YYPO也取得了更好的优化结果。

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论文分类号:TP18