為解決鯨魚優(yōu)化算法收斂速度慢和尋優(yōu)精度低等問題,提出了一種基于混沌策略和單純形法優(yōu)化的鯨魚優(yōu)化算法（whale optimization algorithm based on chaos optimization and simplex optimization,CSWOA）。首先,采用混沌反向?qū)W習(xí)策略初始化鯨魚種群個體,降低隨機化的原始種群對算法收斂的影響;然后,引入一種自適應(yīng)權(quán)重策略,平衡算法的全局尋優(yōu)和局部探索能力;最后,再引入單純形法對原算法進(jìn)行改進(jìn),提高算法的局部搜索能力和尋優(yōu)能力。對8個典型基準(zhǔn)函數(shù)的仿真分析表明,CSWOA的收斂速度和尋優(yōu)精度均有一定的提高。 

【文章來源】：中國科技論文. 2020,15(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 鯨魚優(yōu)化算法
    1.1 包圍獵物
    1.2 氣泡攻擊
    1.3 尋找獵物
2 改進(jìn)算法
    2.1 混沌反向?qū)W習(xí)初始化種群
    2.2 非線性收斂因子和自適應(yīng)權(quán)重策略
    2.3 單純形法
        1)反射操作
        2)擴展操作
        3)壓縮操作
    2.4 CSWOA的執(zhí)行步驟
3 仿真實驗與分析
    3.1 與其他算法的對比
    3.2 與其他改進(jìn)WOA的比較
    3.3 實驗結(jié)果分析
        1)H0:
        2)H1:
4 結(jié) 語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于自適應(yīng)權(quán)重和模擬退火的鯨魚優(yōu)化算法[J]. 褚鼎立,陳紅,王旭光.  電子學(xué)報. 2019(05)
[2]基于隨機差分變異的改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法[J]. 覃溪,龍文.  中國科技論文. 2018(08)
[3]一種改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法[J]. 張永,陳鋒.  計算機工程. 2018(03)
[4]仿生策略優(yōu)化的鯨魚算法研究[J]. 鞏世兵,沈海斌.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(12)
[5]求解大規(guī)模優(yōu)化問題的改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法[J]. 龍文,蔡紹洪,焦建軍,唐明珠,伍鐵斌.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2017(11)
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[7]自適應(yīng)分組混沌云模型蛙跳算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題[J]. 張強,李盼池.  控制與決策. 2015(05)
[8]基于單純形法的量子粒子群優(yōu)化算法[J]. 任小康,郝瑞芝,孫正興,史變霞.  微電子學(xué)與計算機. 2010(01)
[9]基于Tent映射的混沌優(yōu)化算法[J]. 單梁,強浩,李軍,王執(zhí)銓.  控制與決策. 2005(02)



本文編號：3550560