【摘 要】
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针对标准鲸鱼算法(WOA)及部分衍生算法求解某些算例效果不佳的问题进行了研究与实验,证明了WOA"包围"过程存在零点搜索偏好陷阱;而混沌优化算法(COA)不均衡的搜索特性使得部分衍生WOA融合的混沌初始种群与群智能优化过程难以调和。为了改善上述缺陷,选用了两种混沌系统和气泡网捕猎策略,设计了一套融合式优化算法。算法采用基于适应度的基线式自适应振荡群粒划分策略指导群体行为模式,充分发挥混沌系统作用,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11505114),上海航天科技创新基金资助项目(SAST2018-22)。
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针对标准鲸鱼算法(WOA)及部分衍生算法求解某些算例效果不佳的问题进行了研究与实验,证明了WOA"包围"过程存在零点搜索偏好陷阱;而混沌优化算法(COA)不均衡的搜索特性使得部分衍生WOA融合的混沌初始种群与群智能优化过程难以调和。为了改善上述缺陷,选用了两种混沌系统和气泡网捕猎策略,设计了一套融合式优化算法。算法采用基于适应度的基线式自适应振荡群粒划分策略指导群体行为模式,充分发挥混沌系统作用,平衡探索与收敛性能。对通用/改进算例和工程应用案例求解可知,该算法性能相较于对比组算法更优,且不存在搜索偏好。
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