混合策略改进的鲸鱼优化算法
Improved whale optimization algorithm based on hybrid strategy
1. 兰州理工大学 a. 计算机与通信学院; b. 电气工程与信息工程学院, 兰州 730050
2. 国网甘肃电力科学研究院 风电技术中心, 兰州 730050
摘要
针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61263008)
甘肃省重大专项(17ZD2GA010)
国家电网公司科技资助项目(SGGSKY00FJJS1700524)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0528
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3622-3626,3655
文章编号: 1001-3695(2020)12-021-3622-05
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
郝晓弘, 宋吉祥, 周强, 等. 混合策略改进的鲸鱼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3622-3626,3655. (Hao Xiaohong, Song Jixiang, Zhou Qiang, et al. Improved whale optimization algorithm based on hybrid strategy [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3622-3626,3655. )
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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