【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出一种基于极值个体引导的鲸鱼优化算法。首先采用非线性方式动态调整参数C，以平衡全局搜索能力与局部搜索能力；然后在包围捕食阶段，利用群体最优个体和邻域最优个体共同引导鲸鱼进行搜索，以当前位置为基点，使鲸鱼个体向群体最优鲸鱼游动的同时，在邻域最优个体周围形成小范围聚拢，以增强算法的全局搜索能力，防止算法陷入局部最优；再次，在搜索猎物阶段，采用邻域最优
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61751313）； 甘肃省重点研发计划项目（21YF5GA088）； 甘肃省教育信息化建设专项任务项目（2011-02）；
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针对鲸鱼优化算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出一种基于极值个体引导的鲸鱼优化算法。首先采用非线性方式动态调整参数C，以平衡全局搜索能力与局部搜索能力；然后在包围捕食阶段，利用群体最优个体和邻域最优个体共同引导鲸鱼进行搜索，以当前位置为基点，使鲸鱼个体向群体最优鲸鱼游动的同时，在邻域最优个体周围形成小范围聚拢，以增强算法的全局搜索能力，防止算法陷入局部最优；再次，在搜索猎物阶段，采用邻域最优个体引导鲸鱼进行搜索，提升算法收敛速度和优化精度；最后选取23个包括单峰、多峰及固定维度在内的测试函数对改进算法进行测试。仿真实验结果表明，改进算法具有更高的寻优精度，且秩和检验验证结果具有显著性差异，即改进算法具有更佳的寻优性能。
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