【摘 要】
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针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项资助项目(黔科合重大专项字[2018]3002);贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124);贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788)
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针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。
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