一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

发布时间：2018-03-25 02:41

  本文选题：鲸鱼优化算法　切入点：随机　出处：《科学技术与工程》2017年12期

【摘要】：针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of standard whale optimization algorithm in dealing with complex optimization problems, such as low search accuracy and premature convergence, etc. An improved whale optimization algorithm for randomly adjusting control parameters is proposed. Inspired by the inertia weight in particle swarm optimization algorithm, the control parameters are adjusted by means of random distribution. In order to balance the global search and local search ability of the whale optimization algorithm, the mutation disturbance of the current optimal individual is executed from normal distribution to avoid premature convergence of the algorithm. In order to improve the global convergence rate of the algorithm, the optimal point set method is used instead of the random method to generate the initial individuals. The simulation results of six standard test functions show that EWOA can effectively deal with the complex optimization problems of high dimension.
【作者单位】： 广西外国语学院信息工程学院;贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61463009)资助
【分类号】：TP18

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本文编号：1661211