2024-04-22 14:59:16
本文提出了一种改进的人工大猩猩群体优化器，即EAGT优化器，用于提取三种不同光伏模块的参数。该优化器受到大猩猩群体行为的启发，包括迁移到新位置、迁移到其他大猩猩、迁移到指定位置、跟随银背和争夺成年雌性。EAGT通过支持基于适应度的交叉（FBC）策略的探索阶段来进行改进。不仅如此，它还通过支持周期正切飞行（TF）算子的开发阶段来进行改进。本文使用三重二极管模型（TDM）对Kyocera KC200GT和STM6-40/36光伏模块进行了数值评估，证明了EAGT的有效性。此外，本文还将EAGT与其他现代算法进行了比较，例如水母搜索优化器、基于法庭的调查优化器、堆优化器、平衡优化器和海洋掠食者优化器。同时，本文还将EAGT成功地应用于SP70光伏模块，以应对不同水平的太阳辐照度和温度。通过适应度函数标准差的指标，证明了EAGT的有效性和优越性，TDM小于1 × 10<sup>?7</sup>，并与其他相关研究结果进行了比较。
