【摘 要】
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针对基本鲸鱼优化(WOA)算法容易陷入局部最优解、算法精度低和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的鲸鱼优化(MWOA)算法,在鲸鱼搜索围捕猎物阶段,引入线性收敛因子,保持猎物的
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61533003);国家自然科学基金优秀青年基金(61422303);上海市自然科学基金(14ZR1410000)资助
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针对基本鲸鱼优化(WOA)算法容易陷入局部最优解、算法精度低和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的鲸鱼优化(MWOA)算法,在鲸鱼搜索围捕猎物阶段,引入线性收敛因子,保持猎物的多样性,增强算法的全局搜索能力;在泡泡网攻击阶段,为了使得鲸鱼能够快速的接近猎物,加入了线性概率选择因子,使算法进行局部精细搜索,提高算法的寻优精度。通过单峰、多峰和固定维多峰函数进行测试以及和粒子群、差分进化算法进行比较,结果表明改进鲸鱼优化算法比其他三种算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。最后将改进的算法应用到压力容器优化设计中,使得优化目标值更小,减小了圆柱容器的材料消耗。
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