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一种改进的混合鲸鱼优化算法研究OA

Research on an Improved Hybrid Whale Optimization Algorithm

中文摘要

在对鲸鱼优化算法(WOA)的数学模型深入研究时,发现传统的WOA算法在处理一些较为复杂的问题,或者对高维度空间进行搜索时还存在一些不足之处,如收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.针对这些问题,文章提出一种改进的混合鲸鱼优化算法,通过引入精英反向学习、非线性收敛因子和自适应调整搜索组合策略来提高算法收敛速度,弥补传统WOA算法的不足.实验结果表明,改进后的算法(IWOA)性能更优,有着广泛的应用前景.

倪亚萍;张业荣

南京邮电大学,江苏 南京 210046南京邮电大学,江苏 南京 210046

信息技术与安全科学

鲸鱼优化算法精英反向学习非线性收敛因子自适应调整搜索策略

《现代信息科技》 2022 (18)

103-105,108,4

10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.18.025

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