基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数,对比了粒子群算法、海豚回声定位算法和标准鲸鱼算法并进行统计分析,同时比较了单独结合自适应权重和模拟退火对鲸鱼优化的影响,结果表明,改进的算法在测试函数的极值计算中,计算精度和收敛速度方面都有了明显提升,验证了改进算法的有效性.
推荐文章
基于曲线自适应和模拟退火的蝗虫优化算法
蝗虫优化算法
模拟退火算法
混合算法
自适应曲线
基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法
鲸鱼算法
自适应权重
柯西变异
遗传算法
粒子群算法
基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略
粒子群优化算法
模拟退火
函数优化
基于双阈值的具有记忆功能的自适应模拟退火算法
模拟退火算法
智能化算法
最优组合
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 智能优化算法 鲸鱼优化算法 自适应权重 模拟退火算法
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 992-999
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 7016字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.05.003
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (96)
共引文献  (485)
参考文献  (19)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (86)
二级引证文献  (0)
1979(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(13)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(12)
2010(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2011(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2012(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2013(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2014(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2015(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2016(12)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(7)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2019(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(11)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
智能优化算法
鲸鱼优化算法
自适应权重
模拟退火算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
论文1v1指导