基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-11-24 14:46:26 发布
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文章提出了一种结合混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法（WOA-CSS），用于解决单目标优化问题。通过引入混沌策略增强全局搜索能力，利用单纯形法提升算法收敛速度。在MATLAB中实现该算法，适用于各种待解问题的转化和参数设置，表现出优秀的优化性能。

基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题

在现代人工智能领域，优化算法是一个重要的研究方向。鲸鱼优化算法(WOA)是一种启发式算法，它在求解单目标优化问题时表现出了很好的性能。本文提出了一种基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法(WOA-CSS)，旨在提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

混沌策略是一种全局搜索和聚焦搜索并存的策略。在WOA-CSS算法中，将混沌策略引入鲸鱼优化算法中，来提高全局搜索能力。同时，单纯形法是一种优秀的局部搜索策略，也被应用于WOA-CSS算法中，用来提高算法的收敛速度。

下面给出WOA-CSS算法的MATLAB代码实现：

function [best_x, best_fval] = WOA_Chaotic_Simplex(objFunc, dimensions, bounds
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基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题
weixin_50547796的博客
07-16 415
在WOA的基础上，结合混沌策略可以进一步增强其性能，提高优化问题的求解效果。鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。在WOA的基础上，结合混沌策略可以进一步增强其性能，提高优化问题的求解效果。下面将介绍如何使用基于混沌策略的鲸鱼优化算法来求解单目标优化问题，并提供相应的Matlab代码实现。首先，我们需要定义单目标优化问题的目标函数。最后，我们可以调用上述函数来求解单目标优基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题。
基于混沌策略与单纯形法改进鲸鱼优化算法的Python实现及应用
09-01
内容概要：本文提出了一种混沌策略与单纯形法改进的鲸鱼优化算法（CSWOA），通过引入混沌反向学习策略初始化种群，降低初始随机性对收敛的影响；采用自适应权重策略平衡算法的全局搜索与局部探索能力；结合单纯形法...
混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
12-24 3219
为解决鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低等问题，提出了一种基于混沌策略和单纯形法优化的鲸鱼优化算法。首先，采用混沌反向学习策略初始化鲸鱼种群个体，降低随机化的原始种群对算法收敛的影响；然后，引入一种自适应权重策略，平衡算法的全局寻优和局部探索能力；最后，再引入单纯形法对原算法进行改进，提高算法的局部搜索能力和寻优能力。对8个典型基准函数的仿真分析表明，CSWOA的收敛速度和寻优精度均有一定的提高。
混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法-附代码
Jack旭的博客
07-30 1439
为解决鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种基于混沌策略和单纯形法优化的鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm based on chaos optimization and simplex optimization,CSWOA）。首先,采用混沌反向学习策略初始化鲸鱼种群个体,降低随机化的原始种群对算法收敛的影响;然后,引入一种自适应权重策略,平衡算法的全局寻优和局部探索能力;最后,再引入单纯形法对原算法进行改进,提高算法的局部搜索能力和寻优能力。...
【智能优化算法】基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题(CSWOA)附matlab代码
qq_59747472的博客
02-04 724
​1 简介 为解决鲸鱼优化算法收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种基于混沌策略和单纯形法优化的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm based on chaos optimization and simplex optimization,CSWOA).首先,采用混沌反向学习策略初始化鲸鱼种群个体,降低随机化的原始种群对算法收敛的影响;然后,引入一种自适应权重策略,平衡算法的全局寻优和局部探索能力;最后,再引入单纯形法对原算法进行改进,提高算法的局部搜索能力和寻优能力.
基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
08-22 3378
结合非线性递减收敛因子、最优局部抖动以及动态位置更新三种操作的改进鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)
基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
01-08 5282
针对鲸鱼优化算法存在探索和开发能力难以协调、易陷入局部最优的不足，提出一种基于混沌搜索策略的鲸鱼优化算法(CWOA)。首先，采用混沌反向学习策略产生初始种群，为全局搜索多样性奠定基础；其次，设计收敛因子和惯性权重的非线性混沌扰动协同更新策略以平衡全局探索和局部开发能力；最后，将种群进化更新与最优个体的混沌搜索机制相结合，以减小算法陷入局部最优的概率。实验结果表明，CWOA在收敛速度、收敛精度、鲁棒性方面均较对比算法有较大提升。
求解函数优化问题的改进鲸鱼优化算法
心升明月的博客
05-04 2963
文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进鲸鱼优化算法（1）自适应非线性位置更新（2）引入差分变异操作二、EWOA算法流程图三、仿真实验与结果分析四、参考文献五、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、基本鲸鱼优化算法 请参考这里。 2、改进鲸鱼优化算法 （1）自适应非线性位置更新 本文将自适应策略引入WOA算法的位置更新公式中，加快算法收敛速度、提高算法的寻优精度。具体公式如下：X→(t+1)=S1⋅X→∗(t)−S2⋅A→⋅D→,∣A∣<1   p<0.5(1)\overrightar
基于混沌收敛因子和惯性权重的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
06-12 1975
针对标准鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提出一种基于混沌收敛因子和惯性权重的改进鲸鱼优化算法(CWOA)。首先采用均匀化与随机化相结合的方式获取初始种群，以提高种群的多样性进而有效提升算法的收敛速度；然后利用混沌收敛因子和惯性权重非线性协同更新策略来平衡算法的全局探索和局部开发能力；最后对寻优过程中的每代最优个体进行多项式变异，提高跳出局部最优的概率。通过12个标准测试函数来检验改进策略的有效性和算法的寻优性能，结果表明，CWOA在寻优精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显优势。......
基于混沌权重和精英引导的鲸鱼优化算法
心升明月的博客
07-28 1401
文章目录一、理论基础1、基本的WOA2、AWOA（1）精英个体引导机制（2）混沌动态权重因子（3）改进算法步骤二、仿真实验与分析三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、基本的WOA 请参考这里。 2、AWOA （1）精英个体引导机制 为了加快对猎物搜索的速度，提出一种精英个体引导机制。选取当前种群最优个体作为精英个体引导种群位置更新，位置更新公式变为X(t+1)=Xp(t)−dir⋅A⋅D(1)\boldsymbol X(t+1)=\boldsymbol X_p(t)-\boldsymbol
【智能优化算法】基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题(CSWOA)附matlab代码.zip
02-09
【智能优化算法】基于混沌策略和单纯形法改进的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题(CSWOA)附matlab代码.zip这个压缩包文件主要包含了一种针对单目标优化问题的创新算法——混沌策略与单纯形法改进的鲸鱼优化算法（CSWOA...
基于混沌策略与单纯形法改进的鲸鱼优化算法(CSWOA)及其Python实现
04-08
内容概要：本文详细介绍了混沌策略与单纯形法改进的鲸鱼优化算法(CSWOA)，旨在解决传统鲸鱼优化算法(WOA)存在的收敛慢和易陷入局部最优的问题。CSWOA通过引入混沌初始化、自适应权重调节以及单纯形法增强局部搜索三...
混沌单纯形法改进的鲸鱼优化算法（CSWOA）Python实现：深度学习参数优化的高效策略
07-31
针对传统鲸鱼优化算法存在的收敛速度慢和寻优精度低的问题，提出了三种改进措施：混沌反向学习策略初始化种群、自适应权重策略平衡全局和局部搜索以及引入单纯形法增强局部搜索能力。文中详细阐述了每项改进的技术...
【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip
02-01
【优化求解】基于混沌策略的鲸鱼优化算法求解单目标优化问题是一个涉及多领域知识的复杂主题，包括但不限于优化理论、混沌理论、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）以及Matlab编程。这个压缩包提供...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 682
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
【数据结构&C语言】排序大汇总
yuuki233233的博客
11-23 1478
实现了常见的排序
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
最新发布
czlczl20020925的博客
11-24 500
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 315
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 86
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
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