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基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
摘要：
自然界中的鲸鱼是一种高度智能的动物，在觅食和交配等行为中表现出较强的适应性和智能性。鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm,WOA）是一种启发式算法，模拟了鲸鱼的觅食行为和社交行为，被广泛应用于优化问题的求解。然而，传统的WOA算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等不足之处。为了解决这些问题，本文基于混合策略改进了WOA算法，并通过对比实验验证了算法的有效性和优越性。
1.引言
优化问题在现实生活和工程领域中广泛存在，并且具有极高的复杂度。为了解决这些问题，人们提出了各种各样的优化算法，其中鲸鱼优化算法（WOA）就是一种基于生物学行为的启发算法。WOA算法最初由米拉尼和贝尔巴斯在2016年提出，基于鲸鱼觅食行为和社交行为的特点，通过模拟这些行为以求解优化问题。
2.鲸鱼优化算法
鲸鱼优化算法主要包含两个过程，即搜索过程和更新过程。在搜索过程中，鲸鱼根据当前最优解和全局最优解的距离，调整自身位置和速度，模拟鲸鱼的觅食行为。在更新过程中，鲸鱼根据新生成的解更新当前最优解和全局最优解，模拟鲸鱼的社交行为。
3.WOA算法的改进
为了提高WOA算法的收敛速度和全局搜索能力，本文提出了基于混合策略的改进方法。首先，引入了自适应权重参数，通过自适应地更新权重参数来平衡探索和开发的能力。其次，结合了粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）和差分进化算法（DifferentialEvolution,DE）的思想，形成混合策略，以增加算法的多样性和避免陷入局部最优。最后，引入了随机扰动机制，通过在搜索过程中引入一定的随机扰动，增加算法的探索能力。
4.实验与结果分析
为了验证改进算法的有效性和优越性，本文将改进算法与原始WOA算法、PSO算法和DE算法进行了对比实验。实验结果表明，改进算法在目标函数优化的性能上明显优于原始WOA算法、PSO算法和DE算法。通过对多个测试函数的求解，表明改进算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。
5.结论
本文基于混合策略改进了鲸鱼优化算法，通过引入自适应权重参数、混合策略和随机扰动机制，有效提高了算法的性能。通过对比实验，验证了改进算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。未来的研究可以进一步探索和改进鲸鱼优化算法的其他方面，如算法参数的优化和适应性调整等。
参考文献：
1.Mirjalili,S.,&Lewis,A.(2016).Thewhaleoptimizationalgorithm.AdvancesinEngineeringSoftware,95,51-67.
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