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排序：

A New Improved Multiple Behaviors Whale Optimization Algorithm 7

A New Improved Multiple Behaviors Whale Optimization Algorit...

引用

7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval (NLPIR)

作者： Zhang, Yang Kanagawa Univ Dept Comp Sci Yokohama Kanagawa Japan

ISBN: (纸本)9798400709227

The Whale Optimization Algorithm (WOA) has demonstrated superior performance compared with other swarm intelligence algorithms, making it widely used and applied to practical problemsolving. In this paper, an enhanced WOA is proposed, referred to as the Improved Whale Optimization Algorithm (IWOA). The convergence factor of the traditional WOA is replaced with a random trigonometric function, which considers both the historical and current best positions of the whale population during the bubble-encircling search phase, thereby accelerating the global search speed of the whale population. In the random-encircling search phase, a combination of equiprobable random selection and roulette wheel selection is used to select random positions. Additionally, a random perturbation of individuals is introduced in the spiral search phase to prevent premature convergence to local optima. The effectiveness and robustness of the IWOA are evaluated using 4 benchmark function problems, and the results are compared with three other algorithms including particle swarm optimization (PSO). The experimental results demonstrate that the proposed IWOA outperforms other algorithms in terms of convergence speed and accuracy.

关键词： Optimization Problem Swarm Intelligence Algorithms benchmark function problems Whale Optimization Algorithm

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A New Improved Multiple Behaviors Whale Optimization Algorithm 23

A New Improved Multiple Behaviors Whale Optimization Algorit...

引用

Proceedings of the 2023 7th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval

作者： Yang Zhang Department of Computer Science Kanagawa University Japan

ISBN: (纸本)9798400709227

The Whale Optimization Algorithm (WOA) has demonstrated superior performance compared with other swarm intelligence algorithms, making it widely used and applied to practical problem-solving. In this paper, an enhanced WOA is proposed, referred to as the Improved Whale Optimization Algorithm (IWOA). The convergence factor of the traditional WOA is replaced with a random trigonometric function, which considers both the historical and current best positions of the whale population during the bubble-encircling search phase, thereby accelerating the global search speed of the whale population. In the random-encircling search phase, a combination of equiprobable random selection and roulette wheel selection is used to select random positions. Additionally, a random perturbation of individuals is introduced in the spiral search phase to prevent premature convergence to local optima. The effectiveness and robustness of the IWOA are evaluated using 4 benchmark function problems, and the results are compared with three other algorithms including particle swarm optimization (PSO). The experimental results demonstrate that the proposed IWOA outperforms other algorithms in terms of convergence speed and accuracy.

关键词： benchmark function problems Optimization Problem Swarm Intelligence Algorithms Whale Optimization Algorithm

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