基于混沌的正余弦鲸鱼优化算法

林杰; 何庆; 王茜; 杨荣莹; 宁杰琼

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基于混沌的正余弦鲸鱼优化算法

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为了改善鲸鱼优化算法(WOA)的不足,如容易陷入局部最优,收敛速度慢等问题,本文提出了改进鲸鱼优化算法。首先,通过混沌Tent映射随机生成算法的初始种群位置,让种群分布更均匀,加快算法的收敛速度;其次,将正余弦算法与鲸鱼优化算法融合,对领导者位置进行筛选,一定程度上避免了算法容易早熟的缺陷;最后,提出自适应策略,保留了鲸鱼优化算法优越性的同时,加入惯性权重,以平衡算法全局探测和局部寻优的能力。实验部分通过对基准函数仿真、使用Wilcoxon检验和MAE等方法来评价改进算法的性能。仿真结果表明:本文所提改进算法具有良好的有效性和优越性。

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来源
《智能计算机与应用》 |2020年第9期|P.43-4852|共7页
作者
林杰; 何庆; 王茜; 杨荣莹; 宁杰琼;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
鲸鱼优化算法; 混沌Tent映射; 正余弦算法; 自适应策略;

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