控制与决策

作者：张达敏,徐航,王依柔,宋婷婷,王栎桥

单位：贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,,贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025,

关键词：鲸鱼优化算法;Circle混沌映射;逐维小孔成像反向学习;贝塔分布;自适应权重

基金：贵州省自然科学基金项目(黔科合基础[2017]1047号).

针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种改进鲸鱼优化算法.首先,利用Circle混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,提高初始个体的多样性;其次,提出一种逐维小孔成像反向学习策略,增加寻优位置的多样性,提高算法摆脱局部最优的能力;最后,提出融合贝塔分布和逆不完全$\varGamma$函数的自适应权重,在保留鲸鱼优化算法优点的前提下,协调算法的搜索能力.通过对10个基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon检验、MAE等方法来评价改进后鲸鱼优化算法的性能,实验结果表明,改进算法在求解效率和稳定性等方面都有较大提升,同时,算法的寻优精度和收敛速度也比原始算法更优秀.

来源：2021年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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