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摘要
针对鲸鱼优化算法（WOA）收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部优化等问题，提出耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼算法（C-A-WWOA）。该算法采用中心游移和边界邻域更新策略，提高了种群质量、收敛精度和收敛速度；通过算法参数的非线性改进，平衡了算法的局部开发与全局搜索能力；还采用双权重因子对后期种群进行随机扰动，以避免算法后期陷入局部最优。通过18个测试函数的计算表明，相较于WOA和其他改进方案，C-A-WWOA在没有增加算法复杂度的基础上，提高了收敛精度和适用性。同时，不同改进策略下对算法性能的影响排序为：C-A-WWOA>W-WOA>C-WOA≈A-WOA>WOA；此外，改进算法在两个工程结构设计实例的应用中，也验证了其有效性和优越性。
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单位扬州大学; 环境科学与工程学院
