鲸鱼算法的优化

文中首先分析了鲸鱼算法的基本原理和流程。虽然该算法操作简单,参数少,但该算法在搜索过程中对参数随机性的依赖较大,这在很大程度上影响了算法的收敛速度与收敛精度。在原有鲸鱼算法的基础上引入一个惯性权重因子,使算法能够快速收敛于最优解,并用8组常用测试函数对改进算法的性能进行测试。仿真实验表明,改进算法在收敛速度和收敛精度上都优于原始鲸鱼算法,从而证明了算法的有效性。     

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。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

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。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低的问题,在提升性能的基础上保留WOA的简单性,提出一种改进的WOA。利用分段Logistic混沌映射产生混沌序列对种群位置进行初始化,以维持全局搜索时初始种群的多样性。考虑算法的非线性优化过程和搜索过程中个体状态的差异性,在WOA中引入非线性自适应权重策略,以协调全局探索和局部开发能力。通过仿真测试比较改进算法和WOA在求解6个典型基准函数时的性能,实验结果表明,改进算法在寻优过程中能够保持初始种群多样性,且具有更快的收敛速度和更优的收敛精度。     

基于平衡鲸鱼优化算法的无人车路径规划

针对地面无人车辆路径规划问题的特点,提出基于和声二次优化的平衡鲸鱼算法求解最优路径.首先,利用和声搜索算法二次优化来改善种群质量和全局探索能力,依据解的适应性进行微调,提高求解精度;然后,引入动态平衡策略和种群重构机制,跟踪种群最优解状态以协调全局探索与局部开发能力,出现优化停滞时重构种群以增加多样性,避免陷入局部最优...     

基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA(MWOA)。首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度。将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明MWOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升。另外,将MWOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明MWOA具有较好的收敛精度。     

具有快速收敛和自适应逃逸功能的粒子群优化算法

为了克服标准粒子群优化算法(PSO)后期收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,借鉴人工蜂群算法的思想,提出了一种提高收敛速度并且带有自适应逃逸功能的粒子群优化算法(FAPSO)。算法中每进化一次粒子搜索两次：一次全局搜索,一次局部搜索。当粒子陷入局部最优时,通过逃逸功能使粒子重新搜索。8个经典基准测试函数仿真结果表明,改进的粒子群优化算法在收敛速度和寻优精度上均有提高,相对于目前常用的改进粒子群优化算法如CLPSO等,t检验结果说明,新算法具有明显的优势。     

鲸鱼优化算法研究综述

鲸鱼优化算法是一种受座头鲸的狩猎行为启发所提出的新型群体智能优化算法,其性能远超传统算法。为了跟踪最新研究成果、促进群体智能优化算法领域的研究,首先介绍了鲸鱼优化算法的基本原理,简述了其实现步骤,并对比分析了其性能特点。针对其收敛速度慢、收敛精度低等缺点,总结分析了融入其他智能优化算法、Lévy飞行策略、混沌策略等改进方式及其优势与局限;接着阐述了其在组合优化、图像分割、数据预测等方面的应用及取得的效果。最后,对未来发展趋势进行总结与展望。     

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。     

量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA）,并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法（WOA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。     

仿生策略优化的鲸鱼算法研究

通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法(WOA)改进,提出了仿生策略优化的鲸鱼算法(BWOA),实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进.通过基准测试函数的仿真,BWOA与标准WOA及高效的WOA(EWOA)对比分析,证明了BWOA的有效性.     

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。     

基于自适应飞蛾扑火优化算法的三维路径规划

三维路径规划问题是在干扰环境下寻找出发点到目的地之间最优路径的组合优化问题。针对传统群智能算法在求解该问题时存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种自适应飞蛾扑火优化算法对该问题进行优化求解。改进算法通过引入飞行方向动态调整策略和位置交叉策略,在动态调整飞蛾飞行方向的同时不断产生新个体,有效避免了算法陷入局部最优;通过自适应调整火焰的数量,在算法全局探索阶段增强了种群多样性,避免了早熟收敛。将自适应飞蛾扑火优化算法与其他群智能算法用于三维路径规划问题求解,实验结果表明,改进的自适应飞蛾扑火优化算法在所有算法中代价值最小,收敛速度最快,说明该算法在三维路径规划问题中具有更好的求解能力。