正余混沌双弦鲸鱼优化算法：改进收敛与全局搜索能力

"这篇论文研究了一种改进的鲸鱼优化算法——正余混沌双弦鲸鱼优化算法（CSCWOA），旨在解决基本鲸鱼优化算法（WOA）的局限性，即容易陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题。通过引入信息交流强化机制和正余混沌双弦机制，CSCWOA算法提升了全局搜索能力和局部开发速度，同时利用混沌算子增强跳出局部最优解的能力，从而提高了解决复杂优化问题的效率和精度。" 正文: 鲸鱼优化算法（WOA）由Mirjalili在2016年首次提出，是一种基于座头鲸狩猎行为的元启发式优化算法，它模拟了鲸鱼的随机游走和螺旋捕食策略来解决各种优化问题。尽管WOA在解决简单和小规模的单峰函数问题时表现出色，但在处理复杂和大规模的多峰函数优化时，其容易过早收敛到局部最优解，且收敛速度较慢。 针对这些问题，论文提出了正余混沌双弦鲸鱼优化算法（CSCWOA）。CSCWOA的核心改进在于两个方面：首先，它增强了个体之间的信息交流，使得种群中的鲸鱼能够更好地分享和学习优秀的解决方案，这有助于扩大搜索范围，减少优化过程中的盲点。其次，CSCWOA引入了正余混沌双弦机制，结合正弦函数的全局搜索特性和余弦函数的局部开发特性，以平衡全局探索与局部开发的速度。正弦函数可以帮助算法在大范围内进行无规则的跳跃式搜索，而余弦函数则促进在局部区域内的精细搜索。此外，混沌算子的运用进一步增加了算法的探索性，帮助算法跳出可能的局部最优陷阱。 为了验证CSCWOA的有效性，论文进行了仿真对比实验。实验结果表明，CSCWOA在收敛速度、解的精度和稳定性上均优于基础的WOA算法。这意味着CSCWOA在应对复杂优化问题时，不仅能更快速地找到接近或达到全局最优的解，而且避免了早熟收敛，提高了算法的整体性能。 CSCWOA通过创新的优化策略和混沌机制，提升了鲸鱼优化算法在解决复杂优化问题时的表现，为未来在工程设计、机器学习、数据分析等领域中的应用提供了更为高效和可靠的优化工具。然而，任何优化算法都有其适用范围，未来的研究可能需要进一步探索如何根据具体问题调整和改进CSCWOA，以实现更优的性能。