典型文献
改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用
文献摘要：
针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)"早熟收敛"的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA).该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引入反向学习策略和相关性指标优化全局极值,指引种群向更有希望的区域运动,提高算法的开发效率;利用4个基准测试函数对MWOA性能进行测试,结果表明算法性能得到了有效提升;基于有限元仿真分析,运用MWOA算法优化汽车正面100％ 碰撞工况下乘员约束系统性能,结果表明,该算法极大地改善了乘员约束系统的性能.
文献关键词：
改进的鲸鱼优化算法(MWOA);自适应权重;反向学习策略;相关性指标;乘员约束系统
中图分类号：
作者姓名：
黄岳竹;尹安东;王笑乐;谷先广
作者机构：
合肥工业大学 汽车与交通工程学院,安徽 合肥 230009;安徽农业大学 工学院,安徽 合肥 230036;太航常青汽车安全系统(苏州)股份有限公司,江苏 苏州 215100
文献出处：
引用格式：
[1]黄岳竹;尹安东;王笑乐;谷先广-.改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(02):165-170,230
A类：
B类：
改进鲸鱼算法,乘员约束系统,whale,optimization,algorithm,早熟,改进的鲸鱼优化算法,modified,MWOA,自适应权重,重来,全局搜索,局部开发,反向学习策略,相关性指标,指标优化,全局极值,引种,开发效率,基准测试函数,算法性能,有限元仿真分析,算法优化,系统性能
AB值：
0.284783
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