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一种改进的混合鲸鱼优化算法研究
文献摘要：
在对鲸鱼优化算法(WOA)的数学模型深入研究时,发现传统的WOA算法在处理一些较为复杂的问题,或者对高维度空间进行搜索时还存在一些不足之处,如收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.针对这些问题,文章提出一种改进的混合鲸鱼优化算法,通过引入精英反向学习、非线性收敛因子和自适应调整搜索组合策略来提高算法收敛速度,弥补传统WOA算法的不足.实验结果表明,改进后的算法(IWOA)性能更优,有着广泛的应用前景.
文献关键词：
鲸鱼优化算法;精英反向学习;非线性收敛因子;自适应调整搜索策略
中图分类号：
作者姓名：
倪亚萍;张业荣
作者机构：
南京邮电大学,江苏 南京 210046
文献出处：
引用格式：
[1]倪亚萍;张业荣-.一种改进的混合鲸鱼优化算法研究)[J].现代信息科技,2022(18):103-105,108
A类：
自适应调整搜索策略
B类：
混合鲸鱼优化算法,算法研究,高维度,度空间,收敛速度,速度慢,局部最优,优等,精英反向学习,非线性收敛因子,组合策略,IWOA
AB值：
0.189656
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