本文關(guān)鍵詞：求解大規(guī)模優(yōu)化問題的改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2017年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出一種基于非線性收斂因子的改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法(簡(jiǎn)記為IWOA)用于求解大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問題.為算法全局搜索奠定基礎(chǔ),在搜索空間中利用對(duì)立學(xué)習(xí)策略進(jìn)行初始化鯨魚個(gè)體位置;設(shè)計(jì)一種隨進(jìn)化迭代次數(shù)非線性變化的收斂因子更新公式以協(xié)調(diào)WOA算法的探索和開發(fā)能力;對(duì)當(dāng)前最優(yōu)鯨魚個(gè)體執(zhí)行多樣性變異操作以減少算法陷入局部最優(yōu)的概率.選取15個(gè)大規(guī)模(200維、500維和1000維)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,IWOA在求解精度和收斂速度方面明顯優(yōu)于其他對(duì)比算法.
[Abstract]:An improved whale optimization algorithm based on nonlinear convergence factor (IWOAA) is proposed for solving large-scale complex optimization problems, which lays the foundation for global search of the algorithm. In search space, the position of individual whale is initialized by using opposite learning strategy. In order to coordinate the exploration and development ability of WOA algorithm, an update formula of convergence factor is designed for nonlinear variation with the number of evolutionary iterations. In order to reduce the probability of the algorithm falling into the local optimum, the diversity mutation operation is performed on the current optimal whale individuals. The experimental results show that IWOA is superior to other comparison algorithms in accuracy and convergence speed.
【作者單位】： 貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)貴州省經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)仿真重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;長(zhǎng)沙理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;湖南人文科技學(xué)院能源與機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61463009,61403046) 貴州省科學(xué)技術(shù)基金(黔科合基礎(chǔ)[2016]1022) 商務(wù)部與貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)聯(lián)合基金(2016SWBZD13) 湖南省自然科學(xué)基金(2016JJ3079)~~
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1 引言 大規(guī)模優(yōu)化問題在實(shí)際工程應(yīng)用問題中普遍存在.如大規(guī)模航天器設(shè)計(jì)優(yōu)化問題、大規(guī)模無線傳感器布局優(yōu)化問題等.大規(guī)模優(yōu)化問題一般是指維數(shù)超過100的函數(shù)優(yōu)化問題.在求解大規(guī)模優(yōu)化問題時(shí),隨著搜索空間維數(shù)的增加,問題的復(fù)雜度以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng).從而出現(xiàn)??維數(shù)災(zāi)難’問題W，

本文編號(hào)：1406137