El algoritmo de optimización de ballenas (WOA) es un método poderoso de inteligencia de enjambre que ha sido ampliamente utilizado en diversos campos como la identificación de parámetros de celdas solares y módulos fotovoltaicos. Con el fin de equilibrar mejor la exploración y explotación de WOA, proponemos un novedoso WOA modificado (MWOA) en el cual se introducen tanto la estrategia de mutación basada en vuelo de Levy como un mecanismo de búsqueda local de búsqueda de patrones. Por un lado, el vuelo de Levy puede hacer que el algoritmo se libere del óptimo local y evite la estancamiento; de esta manera, es capaz de prevenir que el algoritmo pierda diversidad y aumentar la capacidad de búsqueda global. Por otro lado, la búsqueda de patrones, un método de búsqueda directa, no solo tiene una alta tasa de convergencia sino también una buena estabilidad, lo que puede potenciar la capacidad de optimización local de WOA. Por lo tanto, la combinación de estos dos mecanismos puede mejorar
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