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多策略改进的鲸鱼优化算法.zip 大约有19个文件
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  9. 9.jpg 281.34KB
  10. 多策略改进的鲸鱼优化算法与.html 18.25KB
  11. 多策略改进的鲸鱼优化算法与其他.html 19.78KB
  12. 多策略改进的鲸鱼优化算法与其他先进算法.txt 2.15KB
  13. 多策略改进的鲸鱼优化算法与前沿算法的比较研究.doc 1.91KB
  14. 多策略改进的鲸鱼优化算法与近期优化.txt 1.94KB
  15. 多策略改进的鲸鱼优化算法及其与多种变.txt 2.19KB
  16. 多策略改进的鲸鱼优化算法及其与多种变体和最新算法.doc 1.82KB
  17. 文章标题多策略改进的鲸鱼优化算法与其他最新算法的.txt 1.86KB
  18. 文章标题多策略改进的鲸鱼优化算法及其与几种.html 18.72KB
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资源介绍:

多策略融合:MWOA鲸鱼优化算法与其他最新算法比较的革新与效率改进案例研究,《基于多策略改进的鲸鱼优化算法(MWOA)的最新研究与应用——与三种变体及2024年新算法的比较研究》,多策略改进的鲸鱼优化算法(MWOA),与其他三种变体和几种2024最新算法比较,策略都是很新颖的策略,可以直接写了发文章,并且没有增加复杂度上改进效果 ,MWOA;变体算法;2024最新算法;策略新颖;复杂度未增加;改进效果显著,"多策略改进MWOA算法:与多种变体及2024新算法比较展示优越性"
多策略改进的鲸鱼优化算法MWOA与前沿算法的比较研究
引言
在当代优化问题中智能算法越来越受到关注它们具有解决复杂问题的潜力其中鲸鱼优化算法
WOA作为一种新兴的群智能优化算法已经展现出其强大的性能本文将介绍一种多策略改进的
鲸鱼优化算法MWOA),并与其他三种变体以及几种 2024 年最新的算法进行比较以展示其新颖的
策略和改进效果
鲸鱼优化算法WOA概述
鲸鱼优化算法是一种基于自然界的鲸鱼群游行为而设计的优化算法它通过模拟鲸鱼的游动捕食等
行为在搜索空间中寻找最优解然而原始的 WOA 算法在某些复杂问题上可能存在收敛速度慢
陷入局部最优等问题
多策略改进的鲸鱼优化算法MWOA
为了解决上述问题我们提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法MWOA该算法结合了多种新颖的
策略旨在提高算法的搜索能力和收敛速度同时不增加算法的复杂度具体策略包括
1. 动态调整搜索范围策略根据搜索过程和目标函数的特性动态调整搜索范围以提高搜索效率
2. 多种游动模式策略引入多种鲸鱼的游动模式使算法在搜索过程中具有更强的灵活性
3. 局部搜索与全局搜索结合策略在搜索过程中结合局部搜索和全局搜索以平衡算法的局部寻
优能力和全局寻优能力
4. 自适应学习策略根据历史搜索信息自适应地调整算法参数以提高算法的适应性和鲁棒性
与其他算法的比较
为了验证 MWOA 算法的性能我们将其与其他三种变体的 WOA 算法以及几种 2024 年最新的算法进行
比较这些算法包括改进的 WOA1改进的 WOA2改进的 WOA3 以及最新的一些智能优化算法如遗
传算法蚁群算法等
我们选择了多个典型的测试函数进行实验包括单峰函数多峰函数以及一些复杂的实际问题实验
结果表明MWOA 算法在大多数测试函数上均取得了较好的性能其收敛速度和寻优能力均有所提高
与其他算法相比MWOA 算法在解决复杂问题时具有更高的稳定性和鲁棒性
结论
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