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改进鲸鱼算法及其在路径规划的应用
改进鲸鱼算法及其在路径规划的应用
摘要：
鲸鱼算法是一种启发式的优化算法，灵感来源于鲸鱼的群体行为。本论文将介绍鲸鱼算法的原理和流程，并对其进行改进，提出了改进的鲸鱼算法（ImprovedWhaleAlgorithm,IWA）。在路径规划方面的应用中，路径规划是一个重要的问题，通过优化鲸鱼算法可以更好地解决路径规划问题。论文将介绍路径规划的基本概念和常用的算法，以及使用改进的鲸鱼算法进行路径规划的实验结果和分析。
1.引言
路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径，使得该路径满足特定的约束条件。路径规划在交通运输、机器人导航等领域都有重要的应用。遗传算法、粒子群优化算法等都可以用来解决路径规划问题。鲸鱼算法是一种基于群体行为的启发式优化算法，具有较好的全局搜索能力和快速收敛特性。然而，鲸鱼算法在处理复杂问题时存在一些缺点，需要进一步改进。
2.鲸鱼算法的原理和流程
鲸鱼算法的灵感来源于鲸鱼群体行为的观察。鲸鱼群体中有一只“领导鲸”，其位置多次更新，并通过其它个体之间的通信来传递信息。鲸鱼算法的基本原理是通过随机生成个体的位置，然后通过计算适应度函数来评估个体的优劣，然后根据适应度值来调整个体的位置，使得优秀的个体向局部最优解靠近。
3.鲸鱼算法的改进
为了增加鲸鱼算法的搜索能力和收敛速度，我们提出了改进的鲸鱼算法（IWA）。具体改进如下：
（1）引入局部搜索机制：在更新个体位置时，引入局部搜索机制，通过搜索周围的邻居点来寻找更好的解。这样可以避免个体陷入局部最优解。
（2）优化参数设置：通过调整算法参数，如迭代次数、搜索半径等，可以进一步提高算法的性能。
（3）增加多样性保持机制：为了保持种群的多样性，我们引入多样性保持机制，通过一定的策略在搜索过程中保持种群的多样性。
4.路径规划的基本概念和常用算法
在路径规划中，重要的概念有：起点、终点、障碍物等。常用的路径规划算法有：A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。这些算法都有各自的优缺点，在不同的应用场景下可以选择合适的算法进行路径规划。
5.使用改进的鲸鱼算法进行路径规划的实验结果和分析
我们对改进的鲸鱼算法（IWA）进行了路径规划实验，并与其他算法进行了对比。实验结果表明，IWA在搜索速度和搜索精度方面都有明显的优势。同时，通过调整迭代次数和搜索半径等参数，可以进一步提高算法性能。
6.结论
本论文介绍了鲸鱼算法及其在路径规划中的应用。通过改进鲸鱼算法，可以提高算法的搜索能力和收敛速度，更好地解决路径规划问题。实验结果表明，改进的鲸鱼算法在路径规划问题中具有较好的性能。然而，鲸鱼算法仍然存在一些问题，需要进一步改进和研究。
参考文献：
[1]MirjaliliS.,LewisA.TheWhaleOptimizationAlgorithm.AdvancesinEngineeringSoftware,2016.
[2]WeiW.ImprovedWhaleAlgorithmforOptimizingObjectTracking.JournalofSystemsEngineeringandElectronics,2019.