基于混合反向学习策略的鲸鱼优化算法

作     者：耿召里 李目 曹淑睿 刘昶忻 GENG Zhao-li;LI Mu;CAO Shu-rui;LIU Chang-xin

作者机构：湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201 

出 版 物：《计算机工程与科学》 (Computer Engineering & Science)

年 卷 期：2022年第44卷第2期

页      面：355-363页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61404049) 湖南省自然科学基金(2020JJ6031) 湖南省教育厅科研项目(17B094) 

主　　题：鲸鱼优化算法 混合反向学习 非线性收敛因子 自适应权重 

摘      要：针对鲸鱼优化算法(WOA)在解决高维复杂问题时存在收敛速度慢、全局搜索能力不足的问题,提出一种最优最差个体混合反向学习的WOA(MWOA)。首先,引入一种自适应惯性权重,用于调节寻优前期的步长和寻优后期的种群多样性;其次,提出一种混合反向学习策略并将其融入WOA,以提高算法的收敛精度;最后,引入一种参数非线性衰减策略,以提高其在高维度以及复杂问题上的探索开发能力和收敛速度。将MWOA与WOA、MS-WOA、IWOA对10个基准函数的优化效果进行比较,结果表明MWOA在收敛速度、优化精度上相较对比算法均有所提升。另外,将MWOA与CODE、CPSO、EGWO和DIHS进行比较,结果表明MWOA具有较好的收敛精度。