【摘 要】
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为了改善鲸鱼优化算法(WOA)的不足,如容易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,本文提出了改进鲸鱼优化算法。首先,通过混沌Tent映射随机生成算法的初始种群位置,让种群分布更均匀
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字[2018]3002,黔科合重大专项字[2016]3022),贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124),贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)
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为了改善鲸鱼优化算法(WOA)的不足,如容易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,本文提出了改进鲸鱼优化算法。首先,通过混沌Tent映射随机生成算法的初始种群位置,让种群分布更均匀,加快算法的收敛速度;其次,将正余弦算法与鲸鱼优化算法融合,对领导者位置进行筛选,一定程度上避免了算法容易早熟的缺陷;最后,提出自适应策略,保留了鲸鱼优化算法优越性的同时,加入惯性权重,以平衡算法全局探测和局部寻优的能力。实验部分通过对基准函数仿真、使用Wilcoxon检验和MAE等方法来评价改进算法的性能。仿真结果表明:本文所提改进
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