改进WOA算法

资 源 简 介

改进WOA算法

详 情 说 明

鲸鱼优化算法(WOA)是一种受自然界座头鲸捕食行为启发的群体智能优化算法。该算法通过模拟鲸鱼的包围捕食、气泡网攻击和随机搜索三种策略进行优化搜索。针对大规模路径优化问题，可通过以下方向改进基础WOA算法：

动态调整机制：传统WOA的收敛因子线性递减策略难以应对复杂路径空间。采用非线性自适应调整策略，根据迭代进度动态平衡全局探索与局部开发能力。 混合策略改进：引入差分进化算法的变异机制或粒子群算法的速度更新策略，增强算法跳出局部最优的能力。 分阶段优化：将大规模路径问题分解为多个子阶段，在不同阶段采用差异化的搜索策略，如前期侧重多样性保持，后期加强局部搜索精度。 并行化改造：利用GPU并行计算或分布式计算架构，加速种群评估过程，适应大规模问题的计算需求。 局部搜索增强：在基本WOA框架中嵌入模拟退火、禁忌搜索等局部优化方法，提升算法在路径优化问题中的求解质量。

这些改进策略能有效提升算法在高维解空间中的搜索效率，使其更适用于物流配送、无人机航迹规划等大规模路径优化场景。