基于改进鲸鱼优化算法的非线性方程组求解
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v6i11.10005
Abstract
针对鲸鱼优化算法（WOA）收敛速度慢、全局搜索能力弱的缺点，首先对WOA中的参数进行改进，然后利用樽海鞘群算法（SSA）收敛速度快的优点，将其引入到WOA中，得到改进的鲸鱼优化算法（AWOA），最后把AWOA应用到非线性方程组的求解中。结果显示，AWOA不仅提高了搜索解的个数，而且所得解平均值的误差和标准差低于WOA。因此，AWOA相较于WOA，全局搜索能力更强，求解精确更高，稳定性更佳。
Keywords
改进的鲸鱼优化算法；樽海鞘群算法；非线性方程组求解
Full Text
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[1] Dorigo M，Maniezzo V，Colomi A. Ant system：optimization by a colony of cooperating agents[J]. IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics Part B Cybernetics A Publication of the IEEE Systems Man & Cybernetics Society，1966，26（1）：29-41.
[2] Kennedy J，Eberhart R. Particle swarm optimization[C]// IEEE International Conference on Neural Networks，1995：1942-1948.
[3] Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization：technical report-TR06[R]. 2005：1-10.
[4] Mirjalili S，Lewis A. The Whale Optimization Algorithm[J].Advances in Engineering Software，2016，95：51- 67.
[5] 武泽权，牟永敏. 一种改进的鲸鱼优化算法[J].计算机应用研究，2020，37（12）：3618- 3621.
[6] Mirjalili S，Gandomi A H，Mirjalili S Z，et al. Slap Swarm Algorithm：A bio-inspired optimizer for engineering design problems [J]. Advances in Engineering Software，2017，114：163-191.
[2] Kennedy J，Eberhart R. Particle swarm optimization[C]// IEEE International Conference on Neural Networks，1995：1942-1948.
[3] Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization：technical report-TR06[R]. 2005：1-10.
[4] Mirjalili S，Lewis A. The Whale Optimization Algorithm[J].Advances in Engineering Software，2016，95：51- 67.
[5] 武泽权，牟永敏. 一种改进的鲸鱼优化算法[J].计算机应用研究，2020，37（12）：3618- 3621.
[6] Mirjalili S，Gandomi A H，Mirjalili S Z，et al. Slap Swarm Algorithm：A bio-inspired optimizer for engineering design problems [J]. Advances in Engineering Software，2017，114：163-191.
Copyright © 2024 李霞, 刘沫然
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