非线性权重和收敛因子的鲸鱼算法

发布时间：2021-05-08 04:00

　　针对鲸鱼优化算法收敛速度慢,收敛精度低等问题,提出一种基于非线性收敛因子和惯性权重的鲸鱼优化算法.首先使用改进后的Logistic混沌映射来初始化种群,增加种群多样性.然后将线性变化的收敛因子改进为一种分段式非线性收敛因子,同时增加了非线性惯性权重来增强算法的勘探和开发能力.最后选取7个基准函数进行测试,实验表明改进后算法收敛速度快、精度高. 

【文章来源】：微电子学与计算机. 2019,36(01)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 基本鲸鱼优化算法
    2.1 收缩包围机制
    2.2 螺旋更新位置
    2.3 随机搜索猎物
3 改进鲸鱼优化算法
    3.1 改进的Logistic映射初始化种群
    3.2 非线性收敛因子
    3.3 非线性惯性权重
4 实验与结果分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于鲸鱼算法优化WKELM的滚动轴承故障诊断[J]. 徐继亚,王艳,纪志成.  系统仿真学报. 2017(09)
[2]正余混沌双弦鲸鱼优化算法[J]. 刘竹松,李生.  计算机工程与应用. 2018(07)
[3]基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测[J]. 牛培峰,吴志良,马云鹏,史春见,李进柏.  化工学报. 2017(03)
[4]Logistic混沌映射性能分析与改进[J]. 陈志刚,梁涤青,邓小鸿,张颖.  电子与信息学报. 2016(06)



本文编号：3174632