基于莱维飞行和布朗运动的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法存在的求解精度不高、收敛速度较慢和易陷入局部最优等缺点，设计了一种基于莱维飞行和布朗运动的鲸鱼优化算法.先利用莱维飞行方法对鲸鱼种群进行初始化，以增加初始种群的多样性；再根据布朗运动原理对鲸鱼种群的位置更新进行随机扰动，以避免算法提前陷入局部最优.将改进的鲸鱼优化算法与鲸鱼优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和蚁群优化算法在7个不同的基准测试函数上进行对比测试，结果表明，改进的鲸鱼优化算法在求解精度、收敛速度方面均优于其他4种算法.对初始化阶段采用莱维飞行策略的改进鲸鱼优化算法与采用随机搜索策略的鲸鱼优化算法的初始解探索范围进行仿真对比实验，结果表明，改进鲸鱼优化算法一定程度上可以避免陷入局部最优.     

西北地区3个卤虫品系生物特性比较研究

对采自新疆鲸鱼湖卤虫(Artemia sp．)、新疆艾比湖和青海尕海卤虫(Artemia parthenogenetica)的3个品系的生物学进行了测定。研究了温度与孵化率之间的关系，以及盐度对鲸鱼湖卤虫孵化率的影响。观察了鲸鱼湖卤虫的染色体倍性组成。除壳厚外，鲸鱼湖卤虫卵的生物学测定值均大于另外2品系卤虫；最佳孵化温度范围：鲸鱼湖、艾比湖卤虫为20℃，尕海卤虫为25℃。鲸鱼湖卤虫卵的最佳孵化盐度范围是28。鲸鱼湖卤虫为两性生殖，与孤雌生殖的艾比湖和尕海卤虫一样，染色体倍性组成为2，染色体数为2n=42。     

基于改进鲸鱼算法的PID参数整定系统设计

被控对象数学模型的精度决定了PID控制算法的效果。为解决建模困难的问题，上位机采用混沌序列生成鲸鱼优化算法的初始种群数据并发送给下位机。下位机控制被控对象运行，并将结果反馈给上位机。多次迭代计算之后，上位机基于鲸鱼算法获得最优PID参数组合。该系统无需建立数学模型，提高了参数整定精度，简单易用。在对比实验中，混沌鲸鱼算法的寻优结果优于鲸鱼算法和混沌粒子群算法，控制效果良好。     

鲸鱼集体自杀之谜

我们有时可以从电视里看到这样的场面：退潮后的海边浅滩上躺着鲸鱼的尸体，就像搁浅的船一样。没有谁在驱赶．也没有谁在捕捞，鲸鱼为什么会自取灭亡地离开大海呢？而鲸鱼大规模地冲上海滩集体自杀的现象就更令人惊奇了。[第一段]     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

我国大陆海域首次发现柯氏喙鲸

2008年10月10日，一艘渔船在江苏连云港海域作业时，一头鲸鱼被渔网缠住，当人们发现时鲸鱼已经死亡，后被拖回连云港赣榆县柘汪码头。连云港海洋博物馆获知信息后派出有关专家对该鲸鱼进行了初步鉴定，认为是“柯氏喙鲸（Ziphius Carirostris）”。此后，我国著名鲸类研究专家、辽宁省海洋水产科学研究院研究员王丕烈教授确认该鲸是在我国大陆海域首次发现的“柯氏喙鲸”，这个发现对于我国及国际鲸豚组织开展海洋生物学、生态学研究极具意义。     

基于改进WOA的输电线路故障分析

针对传统支持向量机数据识别分类准确率较低的问题，设计一个改进鲸鱼算法，优化支持向量机识别输电线路故障.通过Simulink仿真搭建电网模型，提取输电线路故障特征，进而使用支持向量机识别故障；利用立方混沌映射初始化种群，引入自适应惯性权重，并把对数螺旋方程中的b设置为动态值以改进鲸鱼算法，并与传统算法进行比较.结果表明：改进鲸鱼算法对输电线路故障分类的鲁棒性强、计算效率高、寻优能力强.     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的铣刀磨损监测

为解决铣刀磨损状态监测问题,提出一种改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机的状态识别方法.首先,采用变分模态分解处理铣削过程中的振动信号,分解得到的固有模态分量进行特征提取;然后,针对鲸鱼算法易陷入局部最优解、收敛精度低的问题,引入混合反向学习算法和非线性收敛因子进行改进,并采用基准测试函数验证改进后的鲸鱼算法的有效性;最后,将改进的鲸鱼算法优化LSSVM模型应用于铣刀磨损状态识别仿真实验.实验结果表明,相较于粒子群算法与传统鲸鱼算法,改进的鲸鱼算法优化LSSVM具有更高的识别精度.     

永不失明的鲸鱼

曾经有一条鲸鱼,在与猎人搏斗中伤了双眼,鲜血直流,几乎失明。鲸鱼拼命逃亡,慌不择路。可是几乎失明的鲸鱼并不知道,在自己前行方     

基于改进动态因子的鲸鱼优化算法

为了实现鲸鱼优化算法的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。进一步,设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机路径规划中。结果表明：基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。     

鲸鱼为什么不是鱼

老师说鲸鱼不是鱼，可是它和鱼一样生活在水里，有尾巴、有鳍，那么它为什么不是鱼呢？     

鲸鱼集体自杀为哪般

2002年夏天,在美国发生了一起鲸鱼集体自杀事件。当时海滩上布满了鲸鱼的尸体,就像搁浅的船一样。鲸鱼为什么会义无反顾地离开大海?为什么大规模冲上海滩集体自杀?最近,新西兰的海洋生物学家提出了一个“惊人之说”:鲸鱼集体自杀的真正原因是“为情所伤”。真是这样吗?     

基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法

为解决鲸鱼优化算法中收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出一种基于Iterative映射和非线性拟合的鲸鱼优化算法（NWOA）。首先,该算法利用了Iterative映射对鲸鱼种群初始化,保证初始种群的多样性;其次,采用非线性拟合的策略对收敛因子和惯性权重进行改进,以平衡算法的全局勘测能力和局部开发能力。通过对13种函数进行仿真实验,从均方差和平均值的角度分析,改进后算法寻优精度显著提高,且稳定性较强。实验结果表明NWOA与传统的鲸鱼优化算法相比,收敛速度明显加快。     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

它们其实不是鱼

<正>在天上飞的不一定都是鸟,在水里游的也不一定都是鱼哟!下面,我们来看看这些"有鱼之名而无鱼之实"的动物吧。鲸鱼生活在水中的鲸鱼族群庞大,体形大小随种类而异,有的身长30多米,有的身长只有30厘米左右,全部是哺乳动物。鲸鱼以上下摆动尾鳍的方式前进,而鱼一般以左右摆动尾鳍的方式前进。鲸鱼和陆地上的大多数哺乳动物一样,以     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

听，鲸鱼在哭泣！

海里传来阵阵嚎啕大哭声，除了鲸鱼，还有谁能哭出这么大动静？那是一只小抹香鲸，     

海洋哺乳动物的蓝色色盲症

在同样光线下,我们看见的是蓝色的大海,而海洋哺乳动物却不能。 鲸鱼和海豚虽然都生活在深深的蓝色海洋中,可谁能想到,它们却对海水的蓝色视而不见。德国和瑞典生物学家发现,鲸鱼和海豚都缺少看见蓝色光线所需的视觉。这个发现非常奇怪,因为蓝色是透入海洋最深的一种颜色,而鲸鱼和海豚似乎     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.