【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种基于精英反向和纵横交叉的鲸鱼优化算法(ECWOA).该算法首先通过精英反向学习策略初始化种群,以提
【机 构】
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河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作454000
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针对鲸鱼优化算法收敛速度慢、收敛精度低以及易陷入局部最优等问题,提出一种基于精英反向和纵横交叉的鲸鱼优化算法(ECWOA).该算法首先通过精英反向学习策略初始化种群,以提高初始解的质量,加快全局收敛速度;其次,采用逆不完全Γ函数更新收敛因子来平衡算法全局探索和局部开发能力;最后,利用纵横交叉策略对种群和全局最优解进行修正,以此来保证种群个体的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.通过对8个经典测试函数的仿真实验表明,ECWOA算法的寻优精度和收敛速度均有明显的提升.
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