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针对传统鲸鱼优化算法全局探索能力不足,收敛精度低,速度慢等问题,提出一种基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法.首先,该算法使用Tent混沌映射和非线性参数,使种群的分布更均匀,并且协调了鲸鱼优化算法的探索和开发能力;其次,考虑算法适应度在寻优之中的重要作用,提出限制适应度控制与高斯检测机制;最后,结合哈里斯鹰优化算法的围攻机制,提升了鲸鱼优化算法的全局探索和局部寻优的能力.将改进的算法与多种算法在13个可变维基准函数上进行仿真测试,结果表明基于围攻机制的改进鲸鱼优化算法,在拥有较好鲁棒性和稳定性的同时,保证了收敛精度与速度.