动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法

来源：计算机应用研究杂志2020年第9期北京时间：

作者：张水平,高栋,

单位：江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000；

摘要：针对基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷，提出了一种动态搜索和协同进化的鲸鱼优化算法。首先，通过等价替换和Faure序列提高初始解的质量；其次，通过对种群进行分工，提高种群多样性并增强算法跳出局部最优解的能力；最后，根据种群进化信息动态调整搜索策略，从而提高算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果表明，提出的改进算法相比基本鲸鱼优化算法和部分改进算法具有较好的寻优性能。

关键词：鲸鱼优化算法,群智能算法,收敛精度,动态搜索,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61562037)；江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ180442)；江西省研究生创新专项基金资助项目(YC2018-S330)；；