【摘 要】
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针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)在迭代后期种群多样性丧失,易陷入局部最优的问题,将飞蛾-火焰算法(Moth-Flame Optimization algorithm,MFO)的位置更新
【机 构】
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北京工商大学电商与物流学院,北京100048
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针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)在迭代后期种群多样性丧失,易陷入局部最优的问题,将飞蛾-火焰算法(Moth-Flame Optimization algorithm,MFO)的位置更新机制融合到WOA中,由此提出了一种混合型算法WOAMFO.并在此基础之上进行了改进:通过引入Lévy飞行策略对种群进行干扰,使算法在前期全局勘探阶段能够扩大搜索范围,预防算法早熟;通过引入自适应权重,使算法在后期的局部开发过程能够获得更快的收敛速度和更精细的搜索范围.改进的算法命名为IWOAMFO.选取10个经典基准测试函数对算法的性能进行了测试,结果表明WOAMFO能够有效平衡全局勘探能力和局部开发能力,性能要优于WOA和MFO.同时,IWOAMFO相较于WOAMFO来讲,具有更快的收敛速度、更好的全局勘探能力和稳定性.
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