基于教与学和逐维柯西变异的鲸鱼优化算法

基本鲸鱼优化算法在面对复杂优化问题时仍然存在易陷入局部极值、收敛速度慢和计算精度低等问题，为此提出一种基于教与学和逐维柯西变异的鲸鱼优化算法TCWOA。首先，选用Sobol序列对鲸鱼种群进行初始化操作，可使种群分布更均匀；其次，引入教与学算法中的教学策略替换鲸鱼优化算法中的随机搜索策略，避免搜索的盲目性，提高算法的收敛速度；再次，采用带惯性权重的逐维柯西变异对鲸鱼最优个体进行变异扰动，助其跳出局部最优解，增强算法的全局搜索能力；最后，与多种优化算法在10个标准测试函数上的对比分析，以及用TCWOA先优化BP网络参数，再预测波士顿房价的应用研究结果，表明了该优化算法的有效性和准确性。