基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
Mixed strategy based improved whale optimization algorithm
贵州大学 a. 大数据与信息工程学院; b. 贵州省公共大数据重点实验室, 贵阳 550025
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。
基金项目
贵州省科技计划项目重大专项资助项目(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)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0382
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3647-3651,3665
文章编号: 1001-3695(2019)12-027-3647-05
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
何庆, 魏康园, 徐钦帅. 基于混合策略改进的鲸鱼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3647-3651,3665. (He Qing, Wei Kangyuan, Xu Qinshuai. Mixed strategy based improved whale optimization algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3647-3651,3665. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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