【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、寻优稳定性不足等问题,本文提出了精英反向学习的黄金正弦鲸鱼优化算法(Elite Opposition-Based Gol
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61673258,No.61075115);上海市自然科学基金(No.19ZR1421600)
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针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)存在的收敛速度慢、寻优稳定性不足等问题,本文提出了精英反向学习的黄金正弦鲸鱼优化算法(Elite Opposition-Based Golden-Sine Whale Optimization Algorithm,EGolden-SWOA).利用精英反向学习策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时引入黄金分割数优化WOA的寻优方式,从而协调算法的全局探索与局部开发能力.对20个单模态和多模态测试函数进行寻
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