發(fā)布時(shí)間：2021-05-15 19:31

　　鯨魚優(yōu)化算法是一種新型優(yōu)化算法,源自鯨魚的覓食行為。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鯨魚優(yōu)化算法處理復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問題出現(xiàn)尋優(yōu)精度低和易陷入局部極小值的不足,文章提出了一種混沌反饋?zhàn)赃m應(yīng)鯨魚優(yōu)化算法（CFAWOA）。在CFAWOA算法中,引入混沌理論生成初始種群增加種群多樣性,為算法全局搜索奠定基礎(chǔ);同時(shí),在鯨魚位置更新后期增加反饋階段,通過交流學(xué)習(xí)使最差鯨魚快速向最優(yōu)鯨魚靠攏,提高算法的全局搜索能力;此外,在鯨魚個(gè)體位置更新公式中引入自適應(yīng)慣性權(quán)值,通過平衡算法的開發(fā)和探索能力進(jìn)一步改善算法的優(yōu)化性能。采用6個(gè)復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),將CFAWOA算法與WOA、PSO和TLBO算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明CFAWOA在收斂精度、優(yōu)化性能方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2019,35(07)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3188208