EBWO改进白鲸算法, 一种混合改进的白鲸优化算法 EBWO算法 改进点:两个点 1、引入准反向学习QOBL策略,提高算法的迭

上传者: WhuGDYndFX | 上传时间: 2025-04-24 20:25:56 | 文件大小: 440KB | 文件类型: ZIP
EBWO改进白鲸算法, 一种混合改进的白鲸优化算法 EBWO算法 改进点:两个点 1、引入准反向学习QOBL策略,提高算法的迭代速度 2、引入旋风觅食策略,提高算法开发能力 改进后的EBWO算法与原始BWO、GWO、WOA、SSA进行对比 效果好的不是一点点 包含23种基准测试函数均有 在当今快速发展的信息时代,优化算法作为解决复杂问题和提高系统性能的关键技术,一直受到广泛关注。白鲸优化算法(BWO)是近年来提出的一种新型智能优化算法,它模仿了白鲸捕食的行为,通过模拟白鲸在海洋中的觅食行为来解决优化问题。然而,像其他算法一样,BWO算法在实际应用中也存在一定的局限性,比如搜索效率和开发能力的不足。因此,为了克服这些缺陷,研究者们不断地对BWO算法进行改进和优化,EBWO(改进白鲸优化算法)应运而生。 EBWO算法引入了两个重要的改进策略:准反向学习(QOBL)策略和旋风觅食策略。QOBL策略的引入显著提高了算法的迭代速度。传统算法在优化过程中往往会陷入局部最优解,而无法快速跳出,导致效率低下。QOBL策略通过模仿自然界中动物的反向逃逸行为,允许算法在遇到不利于搜索的方向时,能够迅速调整方向,从而加快迭代速度,提高全局搜索能力。EBWO算法还引入了旋风觅食策略,这增强了算法的开发能力,即在找到全局最优解的邻域后,能更深入地挖掘这个区域,提高解的质量。这一策略使得EBWO算法能够在高维搜索空间中更加灵活和高效地找到问题的最优解。 通过与其他先进算法,如灰狼优化算法(GWO)、鲸鱼优化算法(WOA)和沙蚤算法(SSA)等的对比分析,EBWO算法在多种基准测试函数上的表现均优于它们。这表明,改进后的EBWO算法能够更有效地解决工程和科学领域中遇到的各种复杂优化问题。 此外,为了更好地理解和分析EBWO算法,在技术支持文档中也包含了算法的详细介绍和解析,以及对算法性能的详细评估。文档中提及的23种基准测试函数,覆盖了不同类型的优化问题,从简单的单峰函数到复杂的多峰函数,这些测试函数的使用有助于全面评估EBWO算法在各种条件下的性能。 通过这些基准测试函数的评估,我们可以看到EBWO算法不仅在理论上具有创新性,而且在实际应用中也显示出了良好的性能和强大的竞争力。它为解决各种工程优化问题提供了新的思路和方法,对于推动优化算法的发展具有重要意义。 EBWO算法作为一种混合改进的白鲸优化算法,通过引入QOBL策略和旋风觅食策略,有效提高了算法的搜索效率和开发能力。该算法在与多个先进算法的性能对比中表现出色,为解决优化问题提供了新的选择。随着算法在各个领域的广泛应用,相信EBWO算法将会推动相关技术的进步,并在实际工程问题中发挥重要作用。

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