【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法(WOA)易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法(EWOA).首先,将自适应策略引入鲸鱼位置更新公式中,以便平衡算法全局探索和局部开发能
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项(黔科合重大专项字[2018]3002),贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124),贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788),贵州省科技计划项目重大专项(黔科合重大专项字:2016]3022).
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针对鲸鱼优化算法(WOA)易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法(EWOA).首先,将自适应策略引入鲸鱼位置更新公式中,以便平衡算法全局探索和局部开发能力的同时,加快算法收敛速度、提高算法的寻优精度;然后,引入差分变异思想,对较优的鲸鱼位置进行变异操作以避免算法陷入局部最优,防止早熟收敛现象;最后,通过对9个基准测试函数在固定参数和不同维度的实验表明,改进算法在寻优精度和收敛速度比传统算法均有显著提高,尤其在高维函数的优化问题中表现出更好的收敛性能.
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