基于混沌权重和精英引导的鲸鱼优化算法

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针对鲸鱼优化算法(WOA)存在收敛精度低和收敛速度慢的问题,提出基于混沌权重和精英引导的先进鲸鱼优化算法(AWOA)。考虑算法前期搜索的随机性对收敛速度的影响,引入精英个体引导机制,利用精英个体的进化反馈信息及时调整种群的搜索方向,加强算法的全局搜索能力。在算法后期引入混沌动态权重因子加强算法的局部搜索能力,提高算法的收敛精度,对多个基准测试函数进行对比仿真实验,结果表明:改进的鲸鱼算法具有更高的寻优性能。
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