【论文复现|智能算法改进】基于自适应动态鲸鱼优化算法的路径规划研究

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1.算法原理

SCI二区|鲸鱼优化算法（WOA）原理及实现【附完整Matlab代码】

2.改进点

非线性收敛因子

WOA 主要通过控制系数向量 A 来决定鲸鱼是搜索猎物还是捕获猎物，即系数向量 A 可以实现全局搜索和局部优化迭代之间的转换，而系数向量 A 由收敛因子 a 决定，收敛因子 a 越大，系数向量 A 越大，致使算法全局搜索能力提升，收敛因子 a 越小，系数向量 A 越小，系统局部搜索能力越强:
$$a=0.1+(a_{\mathrm{st}}-a_{\mathrm{end}}){\mathrm{e}}^{-{\left(\frac{kt}{T_{\max }}\right)}^3}\text{\hspace{1em}(1)}$$

自适应惯性权重

惯性权重在一定程度上会影响算法的求解效率，进而影响算法的开发及探索能力:
$$w=(w_{\mathrm{st}}-w_{\mathrm{end}})\cdot \cos \left(\frac{\pi t}{T_{\max }}+2\right)\text{\hspace{1em}(2)}$$
将改进后的自适应惯性权重引入 WOA 算法的 3 个更新公式:
X ( t + 1 ) = w X ∗ ( t ) − A D X ( t + 1 ) = D ′ e bl cos ⁡ ( 2 π l ) + w X ∗ ( t ) X ( t + 1 ) = w X r a n d ( t ) − A D (3)

\tag{3} ​X(t+1)=wX∗(t)−ADX(t+1)=D′eblcos(2πl)+wX∗(t)X(t+1)=wXrand​(t)−AD​(3)

动态螺旋更新

鲸鱼通过气泡螺旋进行捕食，该过程中螺旋形状由参数 b 决定。 改进后螺旋更新系数的公式为:
$$b=k\cos \left[\pi \right(1-\frac{t}{T_{\max }}\left)\right]\text{\hspace{1em}(4)}$$

3.结果展示

4.参考文献

[1] 刘妍,都威,黄琦.基于自适应动态鲸鱼优化算法的路径规划研究[J].自动化应用,2024,65(09):30-34+41.

5.代码获取