文献类型：期刊文章

作　　者：伍铁斌[1,2] 朱红求[2] 龙文[3] 李勇刚[2] 刘云连[1]

WU Tiebin;ZHU Hongqiu;LONG Wen;LI Yonggang;LIU Yunlian(College of Energy and Electrical Engineering,Hunan University of Humanities,Science and Technology,Loudi 417000,China;School of Automation,Central South University,Changsha 410083,China;Key Laboratory of Economics System Simulation,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]湖南人文科技学院能源与机电工程学院,湖南娄底417000 [2]中南大学自动化学院,湖南长沙410083 [3]贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,贵州贵阳550025

出　　处：《中南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金创新群体研究项目(61621062);国家自然科学基金重大资助项目(61890932);湖南省教育厅重点资助项目(19A254);贵州省高等学校科技拔尖人才支持计划项目(黔教合KY字[2017]070);娄底市科技计划项目(2017,2018)~~

年　　份：2020

卷　　号：51

期　　号：1

起止页码：103-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对标准鲸鱼优化算法(WOA)易早熟的缺点,提出一种改进的鲸鱼算法。设计一种基于指数函数的收敛因子以协调WOA算法的探索与开发能力,提出基于旋转操作的精英学习算法来提高算法的局部寻优能力,并采用自适应变异操作以减少算法陷入局部最优的概率。通过10个标准测试函数验证改进的鲸鱼算法IWOA的有效性。研究结果表明:IWOA具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点;将IWOA算法应用于钢铁烧结的配料过程,有效降低了配料过程的成本。

关 键 词：鲸鱼优化算法  指数函数 旋转操作  变异  烧结配料

分 类 号：TP273.1]