基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法
Whale optimization algorithm based on multi-dimensional variation learning and distributed optimization
山西大学 自动化与软件学院, 太原 030031
摘要
针对鲸鱼优化算法（WOA）在解决高维、多峰、最优值非原点等问题时存在的收敛精度低、易被局部最优捕获等缺陷，提出了一种基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法（MLDOWOA）。首先，引入自适应权值以及优势个体干扰动态调整个体螺旋包围的方向，提高了算法的全局搜索能力和收敛精度；然后提出多维度变异学习机制对种群变异方向进行自适应规划，进一步扩大了算法的搜索范围；最后引入收散归优机制协调了搜索步长，帮助种群突破了中后期搜索停滞的局限。通过8个高维基准函数和4个固定维基准函数对MLDOWOA算法进行测试，结果表明同基本算法WOA、SSA以及改进的ACWOA、AWOA、MSIWOA、ADWOA相比，该算法在收敛精度和应对高维函数的能力上具有显著的优越性。将该算法应用于FOPID控制器的参数整定，并将实验结果同近年来该工程问题的研究成果进行对比分析，证明了该算法在FOPID参数整定问题中具有卓越的性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61973201)
山西省科技厅资助项目(202103021224030)
山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目(2022-009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0049
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2674-2680
文章编号: 1001-3695(2023)09-018-2674-07
发布历史
[2023-04-26] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版
引用本文
关燕鹏, 李子鸣, 贾新春. 基于多维度变异学习与收散归优的鲸鱼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2674-2680. (Guan Yanpeng, Li Ziming, Jia Xinchun. Whale optimization algorithm based on multi-dimensional variation learning and distributed optimization [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2674-2680. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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