【摘 要】
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随着现实生活中待优化问题的复杂度增加,种群优化算法得到迅速发展。目前,各种鲸鱼优化算法被提出,但是在不断提高精度的同时,却增加了算法的复杂性。针对鲸鱼优化算法(WOA)
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,开滦（集团）有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51574242,51404272)
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随着现实生活中待优化问题的复杂度增加,种群优化算法得到迅速发展。目前,各种鲸鱼优化算法被提出,但是在不断提高精度的同时,却增加了算法的复杂性。针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、求解精度低的问题,在优化算法性能的基础上保留鲸鱼优化算法结构简单的特点,提出了基于非线性权重的自适应鲸鱼优化算法(NWAWOA)。通过非线性权重S 1和S 2对鲸鱼优化算法三个阶段的位置更新公式采用两种不同的加权策略,在平衡算法全局搜索与局部开发能力的同时,加快收敛速度、提高求解精度。在10个经典测试函数上的实验表明,改进的算法
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