仿生策略优化的鲸鱼算法研究

巩世兵; 沈海斌

doi:10.13873/J.1000-9787(2017)12-0010-03

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

仿生策略优化的鲸鱼算法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 仿生策略优化的鲸鱼算法研究
- Study of whale algorithm for biomimetic strategy optimization
- 传感器与微系统 2017年36卷第12期页码：10-12
- 作者机构：
  
  浙江大学超大规模集成电路设计研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家“863”计划资助项目（2012AA041701）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2017)12-0010-03
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]巩世兵,沈海斌.仿生策略优化的鲸鱼算法研究[J].传感器与微系统,2017,36(12):10-12.

GONG Shi-bing, SHEN Hai-bin. Study of whale algorithm for biomimetic strategy optimization[J]. 2017, 36(12): 10-12.
[1]巩世兵,沈海斌.仿生策略优化的鲸鱼算法研究[J].传感器与微系统,2017,36(12):10-12. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)12-0010-03.

GONG Shi-bing, SHEN Hai-bin. Study of whale algorithm for biomimetic strategy optimization[J]. 2017, 36(12): 10-12. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2017)12-0010-03.

摘要

通过对混沌映射初始化种群和自适应调整搜索策略对鲸鱼优化算法（WOA）改进

提出了仿生策略优化的鲸鱼算法（BWOA）

实现了对算法的全局优化能力和收敛速度的改进。通过基准测试函数的仿真

BWOA与标准WOA及高效的WOA（EWOA）对比分析

证明了BWOA的有效性。

Abstract

The whale optimization algorithm（ WOA） is inspired by the hunting behavior of humpback whales and it’s presented as a new swarm-based optimization algorithm recently. This study proposes an improved whale optimization algorithm with optimization strategy of bionics（ BWOA） by Chaos mapping initialization population and adaptive adjusting search strategy

in order to improve the accuracy of global optimization and the rate of convergence. By simulation on reference test function

BWOA is compared with standard WOA and effective WOA（ EWOA）

efficiency of BWOA

is demonstrated.

关键词

Keywords

references

改进蚁群算法的飞机冲突解脱路径规划方法 [J]. 倪壮,肖刚,敬忠良,李旻哲. 传感器与微系统 . 2016(04)

基于Logistic映射的混沌随机数发生器研究 [J]. 许栋,崔小欣,王田,徐晓倩,于敦山,崔小乐,程玉芳. 微电子学与计算机 . 2016(02)

改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用 [J]. 霍慧慧,李国勇. 传感器与微系统 . 2016(02)

一种自适应步长布谷鸟搜索算法 [J]. 郑洪清,周永权. 计算机工程与应用 . 2013(10)

The Whale Optimization Algorithm [J] . Seyedali Mirjalili,Andrew Lewis. Advances in Engineering Software . 2016

Sperm Whale Algorithm: an Effective Metaheuristic Algorithm for Production Optimization Problems [J] . A. Ebrahimi,E. Khamehchi. Journal of Natural Gas Science and Engineering . 2016

浏览量

565

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据