文献类型：期刊文章

作　　者：张达敏[1] 徐航[1] 王依柔[1] 宋婷婷[1] 王栎桥[1]

ZHANG Da-min;XU Hang;WANG Yi-rou;SONG Ting-ting;WANG Li-qiao(College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025

出　　处：《控制与决策》

基　　金：贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号)。

年　　份：2021

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：1173-1180

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ2020、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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,提出一种改进鲸鱼优化算法.首先,利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全Γ函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下,协调算法的搜索能力.通过对10个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon检验、MAE等方法来评价改进后鲸鱼优化算法的性能,实验结果表明,改进算法在求解效率和稳定性等方面都有较大提升,同时,算法的寻优精度和收敛速度也比原始算法更优秀.

关 键 词：鲸鱼优化算法  Circle混沌映射  逐维小孔成像反向学习  贝塔分布  自适应权重

分 类 号：TP301]