混合策略改进鲸鱼优化算法
Multi-strategy improved whale optimization algorithm
上海工程技术大学 管理学院, 上海 201620
摘要
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。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673258,61075115)
上海市自然科学基金资助项目(19ZR1421600)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0449
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1415-1421
文章编号: 1001-3695(2022)05-021-1415-07
发布历史
[2021-12-20] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
李安东, 刘升. 混合策略改进鲸鱼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1415-1421. (Li Andong, Liu Sheng. Multi-strategy improved whale optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1415-1421. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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