典型文献
基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
文献摘要：
针对标准WOA算法初始种群分布不均、收敛速度较慢、全局搜索能力弱且易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法.采用Sobol序列初始化种群以使初始解在解空间分布更均匀;通过非线性时变因子和惯性权重平衡并提高全局搜索及局部开发能力,并结合随机性学习策略增加迭代过程中种群的多样性;引入柯西变异提升算法跳出局部最优的能力.通过对12个基准函数和一个水资源需求预测模型的参数估计进行优化实验,结果表明,基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在寻优精度及收敛速度上均有明显提升.
文献关键词：
鲸鱼优化算法;Sobol序列;非线性策略;惯性权重;随机性学习;柯西变异
中图分类号：
作者姓名：
秋兴国;王瑞知;张卫国;张昭昭;张婧
作者机构：
西安科技大学 计算机科学与技术学院,西安 710048
文献出处：
引用格式：
[1]秋兴国;王瑞知;张卫国;张昭昭;张婧-.基于混合策略改进的鲸鱼优化算法)[J].计算机工程与应用,2022(01):70-78
A类：
随机性学习
B类：
混合策略,改进的鲸鱼优化算法,WOA,初始种群,种群分布,收敛速度,较慢,全局搜索,搜索能力,局部最优,优等,Sobol,初始化,初始解,解空间,变因,惯性权重,局部开发,学习策略,柯西变异,跳出局部,基准函数,资源需求,需求预测,参数估计,优化实验,寻优精度,非线性策略
AB值：
0.349796
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