基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

耿召里; 李目; 曹淑睿; 刘昶忻

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基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

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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(MWOA)。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MWOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升。另外,将MWOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明MWOA具有较好的收敛精度。

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来源
《计算机工程与科学》 |2022年第2期|355-363|共9页
作者
耿召里; 李目; 曹淑睿; 刘昶忻;
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作者单位

湖南科技大学信息与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
鲸鱼优化算法; 混合反向学习; 非线性收敛因子; 自适应权重;

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