基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

作者： 何庆 ^1,2 魏康园 ^1,2 徐钦帅 ^1,2
作者单位：

1. 贵州大学大数据与信息工程学院

2. 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
提交时间：2018-10-11 09:20:09

摘要: 针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先，引入非线性调整策略改进收敛因子，平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度；然后，将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中，从而提高算法的寻优精度；最后，结合人工蜂群算法的limit阈值思想，使算法能够有效跳出局部最优，改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明，改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。

鲸鱼优化算法非线性收敛因子自适应权重系数 limit阈值

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201810.00049 (或此版本 ChinaXiv:201810.00049V1)
DOI:10.12074/201810.00049V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201810.00049.V1
推荐引用方式： 何庆,魏康园,徐钦帅.(2018).基于混合策略改进的鲸鱼优化算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201810.00049] (点此复制)

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[V1]

2018-10-11 09:20:09

ChinaXiv:201810.00049V1

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