【摘 要】
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鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）是根据鲸鱼捕食方式提出的一种群智能优化算法,相较于其他启发式算法具有明显优势,具有参数少、易于实现、性能优越等特点,在数据挖掘、特征选择、面部识别等领域都有广泛的应用。针对算法存在的求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略协同的改进鲸鱼优化算法（Multi-Strategy Congenerous
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鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）是根据鲸鱼捕食方式提出的一种群智能优化算法,相较于其他启发式算法具有明显优势,具有参数少、易于实现、性能优越等特点,在数据挖掘、特征选择、面部识别等领域都有广泛的应用。针对算法存在的求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略协同的改进鲸鱼优化算法（Multi-Strategy Congenerous Improved Whale Optimization Algorithm,MSWOA）。首先利用种群信息引导机制提升全局最优位置的开采效率,避免算法在迭代后期陷入局部最优;其次融合改进的黄金正弦算法于鲸鱼包围猎物过程,以扩大种群在解空间内的搜索范围;最后采用惯性权重和非线性参数调整策略平衡算法的全局探索和局部开发能力。通过与其他智能算法对比分析、与改进的WOA算法对比分析、高维情形下寻优性能分析,证明了MSWOA算法具有较好的寻优精度、收敛速度和求解稳定性,并利用Wilcoxon秩和检验评价MSWOA算法具有显著性差异,根据收敛性分析证明MSWOA算法全局收敛,同时MSWOA算法对于CEC2017函数也具有良好的寻优效果;为进一步验证MSWOA解决实际问题的能力,将MSWOA算法应用于求解带时间窗的车辆路径规划问题,并通过Solomon数据集进行仿真实验,将求得的结果与GA和HSWOA算法的结果进行对比分析,验证MSWOA算法对于求解带时间窗的车辆路径规划问题的可行性与优越性。该论文有图17幅,表16个,参考文献53篇。
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