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EBWO: a multi-strategy collaborative enhanced Beluga Whale Optimization algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae0df0.png)
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摘要
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为解决Beluga Whale Optimization (BWO)算法的局限性，包括种群多样性不足、易陷入局部最优以及收敛速度有待提升等问题，本文提出了一种多策略增强的Beluga Whale Optimization (EBWO)。EBWO集成了三种改进策略：(1) 引入精英集策略以保留高质量个体，从而维持多样性并引导搜索；(2) 采用自适应柯西变异引入扰动，增强全局探索能力，避免早熟收敛，并平衡探索与开发；(3) 融合差分进化变异机制，利用全局最优个体信息及差分向量扰动加速收敛并提升计算效率。通过CEC-2022基准测试套件、统计分析及实际工程优化问题的全面验证表明，与原始BWO相比，EBWO实现了显著更高的收敛精度、明显更快的收敛速度，并展现出更优的全局搜索能力与稳定性。EBWO为求解复杂优化问题提供了一种更高效、更稳定的创新方法。
Keyword:
beluga whale optimization
metaheuristic algorithms
elite set
adaptive cauchy mutation
differential evolution
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
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