一种融合多种策略的改进鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法容易陷入局部最优、收敛精度低的问题,提出一种融合动态划分等级策略和交叉存档策略的自适应鲸鱼优化算法,记为IWOA。首先引入自适应收敛因子,根据适应度值动态调整个体在迭代过程中的包围步长,平衡算法的探索和开发能力;然后对适应度不同的个体采用不同的自主学习策略,在增加种群多样性的同时加快算法的收敛速度;最后提出一种交叉存档策略,赋予陷入更新停滞的个体更好的位置,增强算法跳出局部最优的能力。在22个基准测试函数上的实验结果表明,IWOA在收敛速度和寻优精度等方面均有显著改善。在压力容器设计问题中的应用也表明IWOA可以有效解决复杂的非线性优化问题。