【摘 要】
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针对基本鲸鱼优化算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种基于反馈机制的鲸鱼优化算法。为了提高算法的全局搜索能力以及局部开发能力,在鲸鱼寻找食物的阶段,通
【机 构】
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广东石油化工学院计算机与电子信息学院
【基金项目】
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茂名市科技计划项目(2017287);广东石油化工学院人才引进项目(2016rc02)
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针对基本鲸鱼优化算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种基于反馈机制的鲸鱼优化算法。为了提高算法的全局搜索能力以及局部开发能力,在鲸鱼寻找食物的阶段,通过鲸鱼的自我反馈以及鲸鱼间的反馈(基于均值个体)来提高鲸鱼算法的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优。且通过最优位置的鲸鱼自我反馈、其它鲸鱼于最优位置的鲸鱼反馈(基于正态分布)来解决收敛速度慢的问题。实验表明,与基本的鲸鱼算法、粒子群算法、遗传算法相比,改进的算法在收敛的精度、速度以及算法的稳定性方面都有一定的提高。
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