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基于高斯映射和小孔成像学习策略的鲸鱼优化算法

Whale optimization algorithm based on Gauss map and small hole imaging learning strategy
徐航
张达敏
王依柔
宋婷婷
王栎桥
贵州大学 大数据与信息工程学院, 贵阳 550025

摘要

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,增加种群的多样性;其次,提出了一种小孔成像反向学习策略,并结合最优最差反向学习思想,增加了寻优位置的多样性,提高了算法跳出局部最优的能力;最后,在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值,在保留鲸鱼算法优点的前提下,协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。

基金项目

贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础[2017]1047号)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0282
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3271-3275
文章编号: 1001-3695(2020)11-014-3271-05

发布历史

[2020-11-05] 印刷出版

引用本文

徐航, 张达敏, 王依柔, 等. 基于高斯映射和小孔成像学习策略的鲸鱼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3271-3275. (Xu Hang, Zhang Damin, Wang Yirou, et al. Whale optimization algorithm based on Gauss map and small hole imaging learning strategy [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3271-3275. )

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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