【摘 要】
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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,
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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。
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