【论文复现|智能算法改进】一种基于多策略改进的鲸鱼算法

2024-06-24 00:44

本文主要是介绍【论文复现|智能算法改进】一种基于多策略改进的鲸鱼算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

    • 1.算法原理
    • 2.改进点
    • 3.结果展示
    • 4.参考文献
    • 5.代码获取


1.算法原理

SCI二区|鲸鱼优化算法(WOA)原理及实现【附完整Matlab代码】

2.改进点

混沌反向学习策略

将混沌映射和反向学习策略结合,形成混沌反向学习方法,通过该方
法生成鲸鱼算法的初始种群。混沌序列采用 Tent 混沌映射:
x i + 1 = { δ x i 0 < x i < 0.5 δ ( 1 − x i ) 0.5 < x i < 1 (1) x_{i+1}=\begin{cases}\delta x_i&\quad0<x_i<0.5\\\delta(1-x_i)&\quad0.5<x_i<1\end{cases}\tag{1} xi+1={δxiδ(1xi)0<xi<0.50.5<xi<1(1)
反向学习是一种扰动手段,其主要原理是通过对目标空间中已知解的反向学习,得到该解在空间中的反向解:
x ′ = r ( x max ⁡ − x min ⁡ ) − x (2) x'=r(x_{\max}-x_{\min})-x\tag{2} x=r(xmaxxmin)x(2)
将混沌生成种群和反向学习种群混合,取适应度前1/2作为新种群。

自适应收敛因子策略

在鲸鱼算法中,收敛因子a从2线性递减到 0,对适应度不同的鲸鱼个体,其包围步长的计算方法是一致的,没有反映出鲸鱼个体间的差异。因此,采用自适应收敛因子:
a = 2 − ( 2 − 2 ⋅ r a n k i N ) ⋅ sin ⁡ ( t 2 ⋅ T max ⁡ π ) (3) a=2-(2-2\cdot\frac{rank_i}N)\cdot\sin(\frac t{2\cdot T_{\max}}\pi)\tag{3} a=2(22Nranki)sin(2Tmaxtπ)(3)
其中,ranki 为个体的适应度值在种群中的排名。

随机差分策略

为避免鲸鱼算法陷入局部最优,采用随机差分策略进行扰动,采用贪心策略选择解:
X ( t + 1 ) = r 1 ( X ′ ( t ) − X ( t ) ) − r 2 ( X ∗ ( t ) − X ( t ) ) (4) X(t+1)=r_1(X'(t)-X(t))-r_2(X^*(t)-X(t))\tag{4} X(t+1)=r1(X(t)X(t))r2(X(t)X(t))(4)

3.结果展示

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4.参考文献

[1] 吕嘉婧,李磊.一种基于多策略改进的鲸鱼算法[J].信息技术与信息化,2024,(02):39-42.

5.代码获取

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http://www.chinasem.cn/article/1088729

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