【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA(M WOA).首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度.将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明M WOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均
【机 构】
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湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭 411201
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针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA(M WOA).首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度.将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明M WOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升.另外,将M WOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明M WOA具有较好的收敛精度.
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