文献类型：期刊文章

作　　者：孟宪猛[1] 蔡翠翠[2]

Meng Xianmeng;Cai Cuicui(College of Electronic Engineering,Anhui Xinhua University,Hefei 230088,China;College of Information Engineering,West Anhui University,Lu′an 237012,China)

机构地区：[1]安徽新华学院电子工程学院,合肥230088 [2]皖西学院电子与信息工程学院,六安237012

出　　处：《电子测量技术》

基　　金：安徽高校自然科学基金(KJ2018A0417);安徽省质量工程(2018ylzy073,2020jyxm2146)项目资助。

年　　份：2021

卷　　号：44

期　　号：20

起止页码：82-87

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对鲸鱼优化算法在优化复杂工程时易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种基于精英反向学习和Levy飞行的鲸鱼优化算法(ELWOA),该算法首先通过精英反向学习优化初始化种群,提高种群的多样性;然后增加自适应权重因子,有利于平衡算法的全局和局部搜索能力;最后将Levy飞行策略应用到鲸鱼优化算法,在最优位置附近进行小范围搜索,有利于算法后期跳出局部最优,提升算法的局部搜索能力。通过对多个测试函数的仿真优化分析,结果表明,ELWOA算法比WOA、MWOA算法具有较快收敛速度和较好的收敛精度。

关 键 词：智能优化算法  鲸鱼优化算法  精英反向学习  自适应权重 Levy飞行  

分 类 号：TP301.6]