多策略融合改进的白鲸优化算法

林敏, 徐航, 林金山

延边大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (03) : 45 -50.

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延边大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 50 ›› Issue (03) : 45 -50. DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.03.024

多策略融合改进的白鲸优化算法

    林敏, 徐航, 林金山
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摘要

针对白鲸优化算法(BWO)存在的寻优性能易受初值影响,迭代后期易陷入局部最优等问题,提出了一种多策略融合改进的白鲸优化算法(PSBWO).该算法首先引入PWLCM映射对初值进行混沌初始化,以提升种群的多样性,增强全局搜索能力.然后利用融合高斯-柯西变异构建了自适应共栖生物搜寻算子,并在每一次迭代结束后对种群进行动态扰动,以此提高算法跳出局部极值的概率.为了验证PSBWO算法的有效性,采用10个基准测试函数对其进行了测试,结果表明PSBWO算法的性能优于原白鲸算法,且具有良好的鲁棒性.因此,PSBWO算法在解决实际工程问题中具有良好的应用潜力.

关键词

白鲸优化算法 / PWLCM映射 / 高斯-柯西变异 / 共生生物搜索算法

Key words

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多策略融合改进的白鲸优化算法[J]. 延边大学学报(自然科学版), 2024, 50(03): 45-50 DOI:10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2024.03.024

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