混沌搜索策略优化的鲸鱼优化算法

"基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA)是一种改进的优化算法，旨在解决传统鲸鱼优化算法在全局搜索和局部开发之间的平衡问题以及易陷入局部最优的缺点。通过引入混沌反向学习策略来生成初始种群，增加种群多样性，为全局搜索打下基础。此外，CWOA设计了非线性的混沌扰动来动态调整收敛因子和惯性权重，以协同优化全局探索和局部开发的能力。在种群进化过程中，结合最优个体的混沌搜索机制，进一步防止算法过早收敛到局部最优解。实验结果证明，CWOA在基准测试函数和复合测试函数的优化上表现出更快的收敛速度、更高的收敛精度和更强的鲁棒性，相比其他对比算法有显著提升。" 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种生物启发式算法，模拟了海洋中鲸鱼捕食的行为来寻找解决问题的最优解。然而，原版的WOA在实际应用中可能会遇到探索和开发之间的矛盾，即在寻找全局最优解的过程中可能过于集中在某个局部区域，导致收敛性能下降。 在混沌搜索策略的背景下，CWOA采用了混沌反向学习策略来生成初始种群。混沌系统具有的遍历性和复杂性有助于生成多样化的初始解，从而增强算法的全局搜索能力。反向学习是一种模仿混沌系统的特性，用于引导搜索方向的方法，可以避免算法过早收敛。 收敛因子和惯性权重在优化算法中扮演着重要角色，它们控制着搜索过程中的探索与开发平衡。CWOA通过非线性混沌扰动更新这些参数，确保算法能够在不同阶段灵活地调整其行为，既能够进行广泛的搜索，也能深入挖掘潜在的最优解。 混沌搜索机制的引入使得最优个体在进化过程中能够不断调整其位置，避免算法陷入局部最优。这一机制增强了算法跳出局部极值的能力，提高了全局最优解的发现概率。 实验部分，CWOA在10个标准测试函数和6个复合测试函数上的表现优于其他比较算法，显示出了其在收敛速度、精度和稳定性方面的优越性。这些结果验证了混沌搜索策略对于改进鲸鱼优化算法的有效性，使其在解决复杂优化问题时更具竞争力。 基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法（CWOA）通过混沌反向学习、动态调整的收敛因子和惯性权重以及最优个体的混沌搜索机制，成功提升了WOA的性能，为解决多元非线性优化问题提供了新的解决方案。这种优化策略对于工程设计、数据分析、机器学习等领域具有广泛的应用前景。