融合逐维高斯变异的改进白鲸优化算法及其应用

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2026年第2期北京时间：

作者：徐烁，邹德旋，宋博，胡俊杰，张响

单位：徐烁,江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 徐州, 221116,邹德旋,江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 徐州, 221116,宋博,江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 徐州, 221116,胡俊杰,江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 徐州, 221116,张响,江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 徐州, 221116

摘要：针对白鲸优化算法(BWO)全局搜索与局部开发之间不平衡、收敛速度慢、早熟,以及难以跳出局部最优的问题,提出一种融合逐维高斯变异的改进白鲸优化算法(IBWO).首先,采用新的动态参数策略调整平衡因子,实现了全局搜索和局部开发较好的平衡.其次,引入current-to-rand差分变异算子提高算法的全局搜索能力.然后,结合精英领导策略,加速算法的收敛速度.最后,根据当前最优解和当前最差解的位置,对当前最优解进行逐维高斯变异,提高算法跳出局部最优的能力.为了验证改进后算法的性能,在进化计算大会(CEC)2017测试集上与另外7种元启发式算法进行比较,实验结果表明,IBWO的寻优能力优于其他算法.将IBWO应用于3个工程问题中,结果显示,IBWO在解决复杂的现实世界优化问题上有着较好的效果.

关键词：白鲸优化算法;动态参数;逐维高斯变异;群体智能算法;最优化;工程应用

基金资助：国家自然科学基金(62373173)