混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低的问题,在提升性能的基础上保留WOA的简单性,提出一种改进的WOA。利用分段Logistic混沌映射产生混沌序列对种群位置进行初始化,以维持全局搜索时初始种群的多样性。考虑算法的非线性优化过程和搜索过程中个体状态的差异性,在WOA中引入非线性自适应权重策略,以协调全局探索和局部开发能力。通过仿真测试比较改进算法和WOA在求解6个典型基准函数时的性能,实验结果表明,改进算法在寻优过程中能够保持初始种群多样性,且具有更快的收敛速度和更优的收敛精度。     

鲸鱼优化算法研究综述

鲸鱼优化算法是一种受座头鲸的狩猎行为启发所提出的新型群体智能优化算法,其性能远超传统算法。为了跟踪最新研究成果、促进群体智能优化算法领域的研究,首先介绍了鲸鱼优化算法的基本原理,简述了其实现步骤,并对比分析了其性能特点。针对其收敛速度慢、收敛精度低等缺点,总结分析了融入其他智能优化算法、Lévy飞行策略、混沌策略等改进方式及其优势与局限;接着阐述了其在组合优化、图像分割、数据预测等方面的应用及取得的效果。最后,对未来发展趋势进行总结与展望。     

基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足,提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA).首先,采用混沌反向学习策略产生初始种群,为全局搜索多样性奠定基础;其次,设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力;最后,将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合,以减小算法陷入局部最优的概率.对10个基准测试函数和6个复合测试函数进行优化,实验结果表明,CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升.     

融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)易陷入局部最优,收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种融合混沌映射和二次插值的自适应鲸鱼优化算法(adaptive whale optimization algorithm based on chaotic mapping and quadratic interpolation, CQAWOA)。引入混沌映射在初始化阶段生成新种群,实现种群多样性;设计自适应权重,提高算法全局搜索和局部寻优能力并加快收敛速度;利用二次插值策略生成新的鲸鱼个体,采用贪婪策略更新局部最优解,提高种群计算的精度。通过15个基准函数将改进算法与其它优化算法进行对比测试,测试结果验证了在求解过程中,改进算法寻优速度和求解精度均存在显著提升。     

混合策略改进鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）易陷入局部最优解、收敛精度低、收敛速度慢等问题,提出一种利用混合策略改进的鲸鱼优化算法（multi-strategy improved whale optimization algorithm,MSIWOA）。首先采取精英反向策略初始化种群,提高初始种群质量;其次,采取卡方分布的逆累积分布函数更新收敛因子以实现全局探索和局部开发的平衡;然后利用改进氏族拓扑结构强化种群的全局探索能力,并提高算法收敛速度;最后采取Circle映射产生混沌解,结合贪婪策略保留较优解,以帮助种群跳出局部最优解。通过对10个基准测试函数以及CEC2019测试函数进行仿真实验,结果表明,MSIWOA在收敛精度和收敛速度上均有较明显的提升。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

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。     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。     

一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识R¨ossler和L¨u混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。     

基于双种群混沌鲸鱼算法的自抗扰控制器参数整定

非线性自抗扰控制器具有多个耦合参数且依靠传统的经验整定法难以整定,以至于对控制器的精度和抗扰动能力造成一定影响。针对此问题,提出一种双种群混沌鲸鱼算法对控制器参数进行在线整定。针对传统鲸鱼算法易陷入局部最优以及在迭代后期出现寻优缓慢的现象,提出一种混沌策略和双种群协同机制对算法进行改进。以机械臂作为被控对象进行仿真验证,结果表明优化后的自抗扰控制器具有更好的控制精度和良好的抗扰动能力。改进后的鲸鱼优化算法可以用于非线性自抗扰控制器参数整定。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

一种求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法

为提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能,提出一种基于自适应参数及小生境技术的改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应概率阈值协调算法的全局探索及局部开发能力;其次,利用自适应位置权重对鲸鱼位置更新公式进行调整,提高算法的收敛速度及寻优精度;最后,采用预选择小生境技术,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准测试函数的仿真表明,改进算法的寻优精度和收敛速度较对比算法均有明显提升,证明了提出的改进策略能有效提高鲸鱼优化算法求解复杂函数优化问题的性能。     

基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA(MWOA)。首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度。将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明MWOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升。另外,将MWOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明MWOA具有较好的收敛精度。     

一种改进的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm ,WOA）容易陷入局部最优和收敛精度低的问题进行了研究,提出一种改进的鲸鱼优化算法（IWOA）。该算法通过准反向学习方法来初始化种群,提高种群的多样性;然后将线性收敛因子修改为非线性收敛因子,有利于平衡全局搜索和局部开发能力;另外,通过增加自适应权重改进鲸鱼优化算法的局部搜索能力,提高收敛精度;最后,通过随机差分变异策略及时调整鲸鱼优化算法,避免陷入局部最优。实验选取九个基准函数,所有算法均迭代30次,结果表明：改进的鲸鱼优化与原鲸鱼优化算法以及五种改进的鲸鱼优化算法相比,其均值和标准差均优于其他算法,收敛曲线也优于其他大多数算法。说明改进的鲸鱼优化算法收敛精度和算法稳定性最佳,收敛速度较其他大多数改进的鲸鱼优化算法明显加快。     

一种自适应鲸鱼快速优化算法

针对标准鲸鱼优化算法存在的局部搜索能力不足、收敛速度慢等问题,提出了一种自适应鲸鱼快速优化算法AWOA。该算法根据个体的集散程度自适应选择全局搜索或局部搜索,在两者之间实现了动态平衡。针对偏离样本平均位置程度较高的个体引入Levy Flight进行二次优化,进一步扩大搜索区域,保证了算法的全局搜索能力。采用标准测试函数证实了AOWA具有较高的收敛速度及稳定性。将AWOA应用于无人车路径规划问题,仿真结果表明其具有稳定的局部搜索能力和全局搜索能力。     

A novel hybrid whale optimization algorithm with flower pollination algorithm for feature selection: Case study Email spam detection

Feature selection (FS) in data mining is one of the most challenging and most important activities in pattern recognition. In this article, a new hybrid model of whale optimization algorithm (WOA) and flower pollination algorithm (FPA) is presented for the problem of FS based on the concept of opposition‐based learning (OBL) which name is HWOAFPA. The procedure is that the WOA is run first and at the same time during the run, the WOA population is changed by the OBL. And, to increase the accuracy and speed of convergence, it is used as the initial population of FPA. To evaluate the performance of the proposed method, experiments were carried out in two steps. The experiments were performed on 10 datasets from the UCI data repository and Email spam detection datasets. The results obtained from the first step showed that the proposed method was more successful in terms of the average size of selection and classification accuracy than other basic metaheuristic algorithms. In addition, the results from the second step showed that the proposed method which was a run on the Email spam dataset performed much more accurately than other similar algorithms in terms of accuracy of Email spam detection.     

量子鲸鱼优化算法求解作业车间调度问题

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷,利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA）,并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现,与基本鲸鱼优化算法（WOA）、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比,QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明,量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时,具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力,且能够跳出局部最优。