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题名融合多策略改进的鲸鱼优化算法
被引量：2
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作者
王玉芳
程培浩
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机构
天津财经大学统计学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期83-99,共17页
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基金
国家社会科学基金(19CGL002)
天津财经大学优秀青年教师支持计划。
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文摘
为解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)的收敛精度低和易陷入局部最优等缺点,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSWOA)。设计一种动态自适应探索转换概率替代原算法中的随机探索概率,使得靠近最优个体的优秀个体更易引导全局搜索,有利于增强解的质量,防止算法陷入局部最优;引入鲸鱼个体聚集度的概念,当鲸鱼陷入聚集状态时采用大步长更新位置,防止迭代后期种群多样性减少;设计一种邻域解变异增强策略同时考虑当前个体与其相邻个体对下一代个体位置的影响,以防止种群进入聚集状态,提高算法跳出局部最优的能力。仿真实验基于CEC2017中29个测试函数和CEC2019中的10个测试函数进行,分别探究了3个改进策略对算法的探索与开发的影响、对种群多样性的影响以及对算法收敛性的影响。收敛性分析、Wilcoxon秩和检验和Fridman检验表明MSWOA具有良好的寻优性和鲁棒性。进一步,将MSWOA应用于压力容器设计和减速器设计问题上,验证了MSWOA在求解实际问题中的有效性和可靠性。
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关键词
鲸鱼优化算法
动态自适应探索转换策略
鲸鱼个体聚集度跟随策略
邻域解变异增强策略
工程优化
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Keywords
whale optimization algorithm(WOA)
dynamic adaptive exploration transformation strategy
whale individual aggregation degree following strategy
neighborhood solution variation enhancement strategy
engineering optimization
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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