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混合策略改进鲸鱼优化算法
作者姓名:徐航  张达敏  王依柔  宋婷婷  樊英
作者单位:贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025;贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025
基金项目:贵州省自然科学基金项目
摘    要:为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成像反向学习策略和最优最差反向学习策略相结合,提高领导者跳出局部最优区域的能力,提高算法的求解精度;出于协调改进算法勘探能力的目的,将自适应概率阈值p’和权重ω融入到算法中。对6个单峰函数和4个多峰函数的仿真结果验证了所提优化算法在收敛速度和寻优精度等方面有较大的提高。

关 键 词:鲸鱼优化算法  Tent混沌映射  透镜成像反向学习  概率阈值  惯性权重
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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