基于精英反向学习和Lévy飞行的鲸鱼优化算法

来源：电子测量技术杂志2021年第20期北京时间：

作者：孟宪猛，蔡翠翠

单位：1.安徽新华学院 电子工程学院，合肥 230088; 2.皖西学院 电子与信息工程学院，六安 237012

摘要：针对鲸鱼优化算法在优化复杂工程时易陷入局部最优、收敛精度低等问题，提出一种基于精英反向学习和Lévy飞行的鲸鱼优化算法（ELWOA），该算法首先通过精英反向学习优化初始化种群，提高种群的多样性；然后增加自适应权重因子，有利于平衡算法的全局和局部搜索能力；最后将Lévy飞行策略应用到鲸鱼优化算法，在最优位置附近进行小范围搜索，有利于算法后期跳出局部最优，提升算法的局部搜索能力。通过对多个测试函数的仿真优化分析，结果表明，ELWOA算法比WOA、MWOA算法具有较快收敛速度和较好的收敛精度。

关键词：智能优化算法;鲸鱼优化算法;精英反向学习;自适应权重;Lévy飞行

基金资助：安徽高校自然科学基金 (KJ2018A0417)、安徽省质量工程（2018ylzy073、2020jyxm2146）资助