混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

混合策略改进鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）易陷入局部最优解、收敛精度低、收敛速度慢等问题,提出一种利用混合策略改进的鲸鱼优化算法（multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSIWOA）。首先采取精英反向策略初始化种群,提高初始种群质量;其次,采取卡方分布的逆累积分布函数更新收敛因子以实现全局探索和局部开发的平衡;然后利用改进氏族拓扑结构强化种群的全局探索能力,并提高算法收敛速度;最后采取Circle映射产生混沌解,结合贪婪策略保留较优解,以帮助种群跳出局部最优解。通过对10个基准测试函数以及CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明,MSIWOA在收敛精度和收敛速度上均有较明显的提升。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对原始鲸鱼优化算法（WOA）收敛速度慢、全局搜索能力弱、求解精度低且易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略来改进的鲸鱼优化算法（LGWOA）。首先将莱维飞行引入鲸鱼全局搜索的公式中,通过莱维飞行加大全局搜索步长,扩大搜索空间、提高全局搜索能力;其次,在鲸鱼螺旋上升阶段,加入一个自适应权重参数来提高算法的局部搜索能力和求解精度;最后结合遗传算法的交叉变异思想平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,维持种群的多样性,规避陷入局部最优。通过对12个基准测试函数从2个角度进行实验对比分析,结果表明,基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在收敛速度和求解精度上均有明显提升。     

动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先,通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量;其次,通过对种群进行分工,提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力;最后,根据种群进化信息动态调整搜索策略,从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。     

融合单纯形法和个体记忆的鲸鱼算法及工程应用

针对传统鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢、易获局部最优的不足,提出基于单纯形法和融入个体记忆的改进鲸鱼优化算法。引入非线性收敛因子调整机制,使收敛因子呈现不同递减速率,前期注重全局搜索,后期注重精细开发,协调搜索与开发的平滑转换;引入单纯形法增强种群局部搜索能力,提升寻优收敛速度;融合个体记忆和种群最优解改善位置更新,协调个体与种群的信息交流和个体记忆对算法的搜索和寻优能力。基准函数寻优测试结果表明,该算法可以有效提升收敛速度和寻优精度,避免局部最优解。将改进算法应用于拉伸弹簧设计这类典型工程设计问题,验证了算法的可行性。     

基于高斯映射和小孔成像学习策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（WOA）容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,增加种群的多样性;其次,提出了一种小孔成像反向学习策略,并结合最优最差反向学习思想,增加了寻优位置的多样性,提高了算法跳出局部最优的能力;最后,在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值,在保留鲸鱼算法优点的前提下,协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优，收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群，实现种群多样性；设计自适应权重，提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度；利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体，采用贪婪策略更新局部最优解，提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试，测试结果验证了在求解过程中，改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

嵌入Circle映射和逐维小孔成像反向学习的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种改进鲸鱼优化算法.首先,利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全$\varGamma$函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下,协调算法的搜索能力.通过对10个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon检验、MAE等方法来评价改进后鲸鱼优化算法的性能,实验结果表明,改进算法在求解效率和稳定性等方面都有较大提升,同时,算法的寻优精度和收敛速度也比原始算法更优秀.     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

高斯差分变异和对数惯性权重优化的鲸群算法

针对鲸群优化算法在处理高维问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于对数惯性权重和高斯差分变异的鲸群优化算法。通过高斯差分变异对鲸鱼位置更新方程进行变异,增加了种群多样性,提高了鲸群算法的全局搜索能力,防止早熟现象发生;将对数惯性权重引入搜寻猎物阶段,平衡全局搜索和局部开发能力,提高了算法寻优精度。通过测试函数优化实验对算法进行测试,实验结果表明,改进算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度。     

基于改进的鲸鱼优化算法在ELD上的应用

针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将基于自适应权重更新策略和差分进化的随机变异策略的鲸鱼优化优化算法(ADWOA)相结合。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了自适应权重来提高WOA的搜索能力,使算法能够在早期执行精细的全局搜索,在后期执行精确的局部搜索,加速寻优算法的迭代,同时由于随机变异策略,会再次更新位置。然后从更新的结果中选择最优位置,以加速种群的收敛,并有效防止种群陷入局部最优将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度。最后,对多个算法在电力系统经济负荷分配问题进行了测试,验证了基于自适应权重的的鲸鱼优化算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。     

基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法全局探索能力不足、收敛精度低、速度慢等问题,提出一种基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法.首先,使用Tent混沌映射和非线性参数,使种群的分布更均匀,并且协调了鲸鱼优化算法的探索与开发能力;其次,考虑算法适应度在寻优中的重要作用,提出限制适应度控制和高斯检测机制;最后,结合哈里斯鹰优化算法的围攻机制,提升鲸鱼优化算法的全局探索和局部寻优的能力.将改进的算法与多种算法在13个可变维基准函数上进行仿真测试,结果表明,基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法,在拥有较好鲁棒性和稳定性的同时,能够保证收敛精度与速度.