原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对鲸鱼优化算法(WOA)容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法.首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群,增加种群的多样性;其次,提出了一种小孔成像反向学习策略,并结合最优最差反向学习思想,增加了寻优位置的多样性,提高了算法跳出局部最优的能力;最后,在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值,在保留鲸鱼算法优点的前提下,协调了算法的全局搜索和局部开发能力.通过对10个基准函数进行仿真测试,实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于高斯映射和小孔成像学习策略的鲸鱼优化算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 鲸鱼优化算法 高斯映射 小孔成像反向学习 概率阈值 非线性收敛因子
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3271-3275
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.08.0282
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张达敏 80 398 8.0 17.0
2 王依柔 8 0 0.0 0.0
3 徐航 8 12 1.0 3.0
4 王栎桥 3 0 0.0 0.0
5 宋婷婷 7 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
鲸鱼优化算法
高斯映射
小孔成像反向学习
概率阈值
非线性收敛因子
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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