论文摘要
针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明, CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王坚浩,张亮,史超,车飞,丁刚,武杰
关键词: 鲸鱼优化算法,混沌搜索,反向学习,收敛因子,惯性权重
来源: 控制与决策 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 物理学,自动化技术
单位: 空军工程大学装备管理与无人机工程学院,中国人民解放军94402部队
基金: 国家自然科学基金项目(61503409)
分类号: TP18;O415.5
DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0098
页码: 1893-1900
总页数: 8
文件大小: 970K
下载量: 955
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