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摘要
对鲸鱼觅食的现象建模即为鲸鱼优化算法,文章基于鲸鱼的随机搜索、包围捕食、攻击猎物3个阶段提出了一种混沌小生境鲸鱼优化算法(CNWOA)。该算法为了避免随机种群初始化,采用混沌分散策略,快速地找到较优解;在小生境半径的范围内,比对个体的适应度值,运用罚函数于适应度较差的鲸鱼个体提高全局的搜索效率。最后,在4个典型的测试函数基础上,将WOA算法、CNWOA算法和DE算法进行比较,结果发现CNWOA算法在收敛速度及求解精度方面均优于基本鲸鱼算法。
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对鲸鱼觅食的现象建模即为鲸鱼优化算法,文章基于鲸鱼的随机搜索、包围捕食、攻击猎物3个阶段提出了一种混沌小生境鲸鱼优化算法(CNWOA)。该算法为了避免随机种群初始化,采用混沌分散策略,快速地找到较优解;在小生境半径的范围内,比对个体的适应度值,运用罚函数于适应度较差的鲸鱼个体提高全局的搜索效率。最后,在4个典型的测试函数基础上,将WOA算法、CNWOA算法和DE算法进行比较,结果发现CNWOA算法在收敛速度及求解精度方面均优于基本鲸鱼算法。
