改进鲸鱼优化算法在解决高维优化问题时，如何避免局部最优并提升全局搜索能力？

鲸鱼优化算法（WOA）是一种基于自然启发的元启发式算法，其改进版本IWOA通过引入差分进化的策略来避免局部最优并提升全局搜索能力。在高维优化问题中，IWOA通过以下几个方面实现性能的提升：

参考资源链接：[改进鲸鱼优化算法(IWOA)提升优化问题求解性能](https://wenku.csdn.net/doc/5sc662umq3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 引入差分进化策略：通过DE的种群多样性维持和全局搜索能力，IWOA能在解空间中进行更广泛的搜索，以避免陷入局部最优解。

2. 自适应控制参数：IWOA动态调整算法参数，如螺旋更新位置和搜索范围，以适应不同的问题维数和优化环境。

3. 混合搜索策略：IWOA结合了WOA的捕食行为和DE的探索策略，通过螺旋更新和随机搜索的结合使用，增强算法在高维空间的搜索能力。

4. 动态重初始化和参数自适应：IWOA+版本在此基础上进一步引入动态重初始化机制和自适应参数调整策略，能够在搜索过程中及时调整种群状态，提高对高维问题的适应性和收敛速度。

通过上述方法，IWOA能够在高维优化问题中保持较好的全局搜索能力，同时减少陷入局部最优解的风险。在进行实际优化时，算法的表现可以通过基准测试函数进行评估，比较不同算法在解的质量、收敛速度和算法稳定性方面的性能。对于高维优化问题，特别要注意算法的参数设置和种群规模的选择，以达到最佳的优化效果。

为了深入理解IWOA的原理和应用，推荐阅读《改进鲸鱼优化算法(IWOA)提升优化问题求解性能》这一文献。该资料详细介绍了IWOA的发展背景、改进策略以及如何在实际问题中应用IWOA进行性能优化。通过学习这些内容，读者将能够更好地掌握改进鲸鱼优化算法的使用方法，并将其应用于实际的高维优化问题中。

参考资源链接：[改进鲸鱼优化算法(IWOA)提升优化问题求解性能](https://wenku.csdn.net/doc/5sc662umq3?spm=1055.2569.3001.10343)