【摘 要】
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工程设计和自然科学以及社会经济的很多问题都可以描述为最优化问题,使用高精度求解算法对最优化问题进行求解一直是研究的热点和难点。作为一种群智能优化算法,鲸鱼优化算法具有优良的全局寻优能力,而且相对于经典粒子群优化算法,它具有计算简单、拥有较少的参数等优点,而在众多不同的领域应用较为宽泛。但是,基本鲸鱼优化算法在处理复杂的优化问题时仍然存在收敛速度慢、计算精度低、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,本
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工程设计和自然科学以及社会经济的很多问题都可以描述为最优化问题,使用高精度求解算法对最优化问题进行求解一直是研究的热点和难点。作为一种群智能优化算法,鲸鱼优化算法具有优良的全局寻优能力,而且相对于经典粒子群优化算法,它具有计算简单、拥有较少的参数等优点,而在众多不同的领域应用较为宽泛。但是,基本鲸鱼优化算法在处理复杂的优化问题时仍然存在收敛速度慢、计算精度低、易陷入局部最优等问题。针对这些问题,本文对WOA作了两种不同的改进,具体工作如下:（1）提出一种基于Levy飞行和单纯形策略的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm based on levy flight strategy and simplex strategy,LSWOA）。采用混沌反向学习策略进行种群初始化;利用Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动;使用单纯形策略中的反射操作对种群中的精英个体进行反射点求解的改进。10个标准测试函数的结果和6个UCI标准数据集进行特征选择的实验结果验证了 LSWOA算法的有效性。（2）提出一种基于教与学和逐维柯西变异的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm based on Integrating Teaching and Learning and Dimensional Cauchy Mutation,TCWOA）。利用 Sobol 序列对种群进行初始化操作;引入教与学算法的教学策略对鲸鱼算法的探索阶段进行改进;针对最优个体采用带惯性权重的逐维柯西变异对鲸鱼个体进行变异扰动。10个标准测试函数的结果和波士顿房价预测结果验证了 TCWOA算法有效性。（3）基于上述研究方法与结果,设计并开发了相应的乳腺癌病症筛选系统,通过对乳腺癌复发率进行预测,辅助医生提出指向性的医疗建议,使复发率高的患者随时复查,降低患者死亡率。设计开发的基于改进鲸鱼优化算法的乳腺癌病症筛选应用系统较好地证明了上述算法研究的实用价值。
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