基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

《基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力负荷预测成为电力系统运行和管理的重要环节。

短期电力负荷预测对于保障电力系统的稳定运行、提高供电质量和降低运营成本具有重要意义。

然而，由于电力负荷受多种因素影响，如天气、时间、经济活动等，使得预测工作具有一定的挑战性。

近年来，改进鲸鱼优化算法与深度学习在短期电力负荷预测中得到了广泛应用，并取得了显著的成果。

本文旨在探讨基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测方法，以提高预测精度和可靠性。

二、相关技术概述2.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法是一种基于生物行为的优化算法，通过模拟鲸鱼的捕食行为来实现全局寻优。

该算法具有较好的寻优能力和较强的鲁棒性，在许多领域得到了广泛应用。

然而，传统的鲸鱼优化算法在处理复杂问题时，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

因此，对鲸鱼优化算法进行改进，提高其全局寻优能力和收敛速度，对于提高短期电力负荷预测精度具有重要意义。

2.2 深度学习深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式。

在短期电力负荷预测中，深度学习可以通过学习历史数据中的非线性关系和模式，提高预测精度。

常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

三、改进鲸鱼优化算法与深度学习的融合3.1 改进鲸鱼优化算法为了提高鲸鱼优化算法的全局寻优能力和收敛速度，本文对鲸鱼优化算法进行改进。

具体包括引入动态调整的搜索策略、增强局部搜索能力等措施，使算法在处理复杂问题时能够更快地找到最优解。

3.2 融合深度学习将改进后的鲸鱼优化算法与深度学习进行融合，通过深度学习模型学习历史数据中的非线性关系和模式，同时利用改进鲸鱼优化算法对模型参数进行优化。

在短期电力负荷预测中，融合了改进鲸鱼优化算法与深度学习的模型可以更好地适应电力负荷的复杂变化，提高预测精度和可靠性。

融合多策略鲸鱼算法和强化学习的储层自适应优化方法目录一、内容简述 (1)1.1 背景与意义 (1)1.2 研究目标与问题定义 (2)二、相关理论基础 (3)2.1 多策略鲸鱼算法 (5)2.2 强化学习 (6)2.3 储层自适应优化方法 (7)三、融合多策略鲸鱼算法和强化学习的储层自适应优化方法 (8)3.1 算法基本原理 (9)3.2 算法关键步骤 (10)3.3 算法实现细节 (12)四、数值实验与结果分析 (13)4.1 实验参数设置 (15)4.2 实验结果展示 (16)4.3 结果分析 (17)五、结论与展望 (19)5.1 主要成果及创新点 (20)5.2 研究局限性与未来工作方向 (21)一、内容简述本文提出了一种融合多策略鲸鱼算法和强化学习的储层自适应优化方法，旨在提高储层描述精度和开发效率。

该方法通过结合鲸鱼优化算法（WOA）的群体智能搜索能力和强化学习（RL）的反馈机制，实现储层参数的自适应优化。

介绍了鲸鱼优化算法的基本原理，包括鲸鱼捕食行为和螺旋搜索策略。

阐述了强化学习的核心概念，如智能体与环境交互、状态价值评估和奖励函数设计。

详细描述了如何将这两种算法相结合，形成一种新的自适应优化方法。

该方法充分利用了WOA的快速全局搜索能力和RL的持续学习能力，使得储层优化过程能够动态调整策略并适应不断变化的环境。

本文还探讨了所提方法在储层参数优化中的应用效果，通过与传统优化方法的对比实验，验证了所提方法在提高储层描述精度和开发效率方面的优势。

分析了影响优化效果的关键因素，为后续研究提供了有益的参考。

1.1 背景与意义随着全球能源需求的不断增长，油气藏的勘探和开发面临着巨大的挑战。

为了提高油气藏的勘探成功率和开发效率，储层自适应优化方法受到越来越多的关注。

储层自适应优化方法旨在实现储层参数的自动调整和优化，从而提高石油的产量和开采效率。

传统的储层自适应优化方法在面对复杂多变的储层环境时，往往难以取得理想的效果。

基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测孙希延;范灼;纪元法【摘要】针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法.该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算.仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)013【总页数】6页(P114-119)【关键词】鲸鱼优化算法;差分进化算法;混合鲸鱼优化;多用户检测;冲击噪声【作者】孙希延;范灼;纪元法【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林541004;桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室,桂林541004;桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心,桂林541004;桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林541004;桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室,桂林541004;桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心,桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林541004;桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室,桂林541004;桂林电子科技大学卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心,桂林541004;桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN929.533多址干扰和远近效应是影响码分多址(code division multiple access，CDMA)系统容量和性能的主要因素[1]。

融合FDB策略和切线飞行的改进白鲸优化算法作者：陈曦明张军伟来源：《计算机时代》2023年第11期关键词：白鲸优化算法；FDB策略；Tent 映射；切线飞行中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）11-46-060 引言白鲸优化（Beluga Whale Optimization，BWO）算法是一种基于种群的元启发式算法，由大连理工大学学者Zhong 等人[1]在2022 年提出。

该算法模拟了白鲸游泳、捕食和鲸落等行为。

相比于传统的智能优化算法，如麻雀搜索算法（Sparrow SwarmAlgorithm，SSA）和人工蜂鸟算法（Artificial Hummingbird Algorithm，AHA），BWO 具有更强的收敛精度和搜索能力，因此已成功应用于机器学习、医学和生物信息学等诸多领域的优化问题[2-4]。

然而，基本的BWO 算法存在种群多样性匮乏，全局搜索与局部开发不平衡，以及过早收敛等问题。

针对这些不足之处，研究者提出了多种BWO 的改进策略。

Horng 等人[2] 将BWO 算法与序优化（OrdinalOptimization）相结合，成功解决了高维度搜索空间中存在的收敛速度慢等问题，并将改进的BWO 算法应用于医疗护理领域中。

Mohamed 等人[3]提出一种强化BWO 算法，將旋风觅食策略和准对立学习方法融入BWO 中，增强了BWO 算法的鲁棒性和搜索能力，并将改进算法应用于动力系统的燃料费用优化领域。

Houssein 等人[4]将对立学习融入到BWO 的初始阶段，加快搜索过程，强化学习能力，将该算法应用于不同维度大小的医疗数据集的分类中，结果表明总体分类准确率达到85.17%。

根据上述分析，BWO 的改进方向可以总结为如下几点：⑴改进种群的初始化阶段，从而提高种群的多样性；⑵融入学习策略来平衡算法的全局勘探和局部开发能力；⑶引入先进的种群位置更新模式，改进算法的寻优搜索能力，避免出现早熟现象。

鲸鱼优化算法改进与应用研究鲸鱼优化算法改进与应用研究引言：随着人工智能与优化算法的快速发展，各种新兴的算法不断涌现。

其中，鲸鱼优化算法(WHA)作为一种仿生算法，近年来受到了广泛关注。

本文将对鲸鱼优化算法进行改进，并在某一实际问题中进行应用研究，以便更好地发挥算法的优势和效能。

一、鲸鱼优化算法原理及其存在的问题鲸鱼优化算法源于观察鲸鱼在觅食时的策略。

该算法的基本原理是通过模拟鲸鱼的喂食行为，寻找问题的最优解。

在鲸鱼优化算法中，鲸鱼的位置代表解的潜在解空间，而鲸鱼的行为集中体现了搜索空间的调整和优化。

然而，鲸鱼优化算法在实际应用中存在一些问题：1. 收敛速度较慢：传统的鲸鱼优化算法在处理高维优化问题时，容易陷入局部最优解，导致算法收敛速度较慢。

2. 参数设置困难：鲸鱼优化算法的性能受到参数设置的影响较大，不同参数的选择可能导致不同的优化结果。

3. 算法的收敛精度有限：传统的鲸鱼优化算法无法保证找到全局最优解，容易陷入局部最优解。

二、针对问题的改进措施为了克服传统鲸鱼优化算法的问题，我们提出以下改进措施：1. 多样化种群初始化：改进后的鲸鱼优化算法在种群初始化阶段，引入多样化的个体，提高了算法的探索能力，避免过早陷入局部最优解。

2. 自适应参数调整：改进后的鲸鱼优化算法引入自适应参数调整策略，根据优化问题的特点和算法本身的反馈信息，自动调整算法的参数，并提高了算法的性能和鲁棒性。

3. 全局搜索与局部优化结合：改进后的鲸鱼优化算法将全局搜索与局部优化有机结合，通过引入快速收敛算子，在全局搜索阶段加速搜索速度，在局部搜索阶段提高搜索精度，进一步增强了算法的搜索能力。

三、实际应用研究我们将改进后的鲸鱼优化算法应用于某一实际问题——电力系统经济调度问题。

通过将各个机组的功率输出作为个体的位置，经济调度的目标函数作为适应度函数，运用改进的鲸鱼优化算法进行求解。

通过与传统的优化算法进行对比，结果表明改进后的鲸鱼优化算法在经济调度问题中具有更快的收敛速度和较高的优化精度。

改进的鲸鱼优化算法及其在车辆路径问题中的应用改进的鲸鱼优化算法及其在车辆路径问题中的应用引言：随着交通网络的不断发展和城市规模的扩大，车辆路径规划问题成为了一个重要而复杂的挑战。

车辆路径问题是一个多目标优化问题，目标是找到一条最短路径从起始点到目标点以满足预定条件。

为了解决这一问题，众多启发式算法被提出，例如遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。

这篇文章将介绍一种新的优化算法——改进的鲸鱼优化算法，并探讨其在车辆路径问题中的应用。

一、鲸鱼优化算法简介鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于生物学中鲸鱼行为的启发式算法，由Seyedali Mirjalili于2016年提出。

算法模拟了鲸鱼群的行为方式，包括觅食、追逐和循环，通过模拟这些行为来搜索最优解。

二、改进的鲸鱼优化算法原理1. 鲸鱼觅食行为模拟在觅食行为中，鲸鱼会根据其当前位置和优势位置之间的差异调整自己的位置，并向更优的方向移动。

2. 鲸鱼追逐行为模拟在追逐行为中，鲸鱼会向最优的位置靠近，以寻找更好的觅食点。

为了模拟这一行为，算法中引入了一个参数α，用于平衡当前位置和优势位置之间的距离。

3. 鲸鱼循环行为模拟在循环行为中，鲸鱼通过改变其速度和方向来搜索新的食物资源。

为了模拟这一行为，算法中引入了一个参数β，并通过正弦函数来调整鲸鱼的位置。

三、鲸鱼优化算法在车辆路径问题中的应用1. 问题建模车辆路径问题可以转化为一个多目标优化问题，同时考虑最短路径和满足预定条件两个目标。

其中，最短路径可以通过计算路径的总长度得到，而满足预定条件可以通过限制车辆行驶时间或路径上的拥堵程度来实现。

2. 改进的鲸鱼优化算法在车辆路径问题中的应用将问题转化为优化问题后，可以使用改进的鲸鱼优化算法来搜索最优解。

算法中的觅食行为可以用于调整路径中各个节点的位置，追逐行为用于寻找最短路径，循环行为用于搜索更好的觅食点。

3. 算法实现与结果分析将改进的鲸鱼优化算法应用于车辆路径问题，通过不断迭代和优化，可以得到一组接近最优解的路径方案。

《基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测》篇一一、引言随着社会的快速发展和人们生活水平的提高，电力负荷预测成为电力系统管理的重要环节。

准确的短期电力负荷预测不仅有助于电力系统的稳定运行，还能有效减少能源浪费和成本。

传统的电力负荷预测方法主要依赖于统计方法和简单的机器学习算法，但在处理复杂、非线性的电力负荷数据时，其预测精度和泛化能力往往受到限制。

近年来，深度学习与优化算法的结合为电力负荷预测提供了新的思路。

本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测方法，旨在提高预测精度和稳定性。

二、相关技术背景2.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种新兴的优化算法，其灵感来源于鲸鱼的捕食行为。

该算法通过模拟鲸鱼的游动和觅食过程，实现全局寻优。

WOA具有较好的鲁棒性和全局搜索能力，在解决复杂优化问题时表现出较好的性能。

2.2 深度学习深度学习是一种机器学习方法，通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式。

在电力负荷预测中，深度学习能够从海量数据中提取有用的信息，建立复杂的非线性模型，提高预测精度。

常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

三、基于改进鲸鱼优化算法与深度学习的短期电力负荷预测模型3.1 模型架构本文提出的短期电力负荷预测模型采用改进的鲸鱼优化算法与深度学习相结合的方式。

首先，利用改进的鲸鱼优化算法对深度学习模型的参数进行优化；然后，通过深度学习模型提取电力负荷数据的特征，建立非线性模型；最后，利用优化后的模型进行短期电力负荷预测。

3.2 改进鲸鱼优化算法为了进一步提高鲸鱼优化算法的性能，本文对WOA进行了改进。

改进的WOA采用多种策略，包括引入随机扰动、动态调整搜索范围、多尺度搜索等，以增强算法的鲁棒性和全局搜索能力。

通过改进的WOA对深度学习模型的参数进行优化，可以提高模型的泛化能力和预测精度。

基于多策略改进鲸鱼算法的船舶推力分配方法
刘明
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2024(41)3
【摘要】船舶动力定位推力分配求解是一种复杂的多约束多目标优化问题,鲸鱼优化算法(WOA)处理该类问题较传统推力分配算法计算更简便、精度更高,但以牺牲时间为代价,需解决实时可靠收敛问题。

针对上述问题,提出一种改进鲸鱼推力分配算法,通过采用等式约束项的特解系数为个体变量,降低搜索空间维度和范围,为算法获取可靠解和快速收敛奠定基础;通过空间区块化和“精英”筛选法初始化种群,增加初始种群分散性和“精英”个体数量,提高寻优效率和收敛稳定性;引入动态种群边界获取合理的搜索空间,提高算法收敛速度;最后运用类梯度法进行种群更新,模拟区域遍历搜寻,以较少迭代次数获取可靠解。

以CybershipⅢ船模为对象进行仿真验证,结果表明该算法可行,具有较好的实时性和稳定收敛性,提高了推力分配性能。

【总页数】6页(P831-835)
【作者】刘明
【作者单位】南通大学杏林学院;南通大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;U664
【相关文献】
1.基于改进SHADE算法的船舶电力系统推力分配
2.基于改进混合蛙跳算法的船舶推力分配
3.基于遗传算法的船舶推力分配方法研究
4.恐慌心理下基于改进鲸鱼算法的疫情应急物资分配研究
5.基于多策略融合改进鲸鱼算法的诊断策略优化方法
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基于混合策略改进的鹈鹕优化算法
苏莹莹;任曼铜
【期刊名称】《制造技术与机床》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。

首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,改进鹈鹕搜索猎物的方式,增强算法的局部搜索与全局搜索能力;然后,采用Levy飞行机制对鹈鹕位置进行更新,从而提高算法的搜索能力以寻找最优值;最后,引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强鹈鹕种群的多样性,避免算法陷入局部最优。

通过12个标准测试函数对改进算法与海鸥优化算法、黑猩猩优化算法、鲸鱼优化算法、蛇群优化算法和基本鹈鹕优化算法进行测试比较,结果表明,IPOA具有更好的收敛速度和稳定性。

最后将改进鹈鹕算法应用于压力容器设计优化问题,进一步证实改进后的算法具有较好的求解性能。

【总页数】9页(P85-93)
【作者】苏莹莹;任曼铜
【作者单位】沈阳大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于混合策略改进的鲸鱼优化算法
2.基于混合策略的改进哈里斯鹰优化算法
3.基于混合策略改进鲸鱼优化算法的模糊时间序列模型
4.基于混合策略改进的金豺优化算法
5.基于变分模态分解-排列熵-改进鹈鹕优化算法的长短期记忆网络的短期负荷预测
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基于改进鲸鱼算法优化LSTM的粮油温度预测目录1. 内容概要 (2)1.1 粮油温度预测的重要性 (2)1.2 现有温度预测方法的局限性 (3)1.3 改进鲸鱼算法与LSTM的结合 (5)2. 文献综述 (6)2.1 鲸鱼算法 (7)2.1.1 鲸鱼算法的基本原理 (8)2.1.2 鲸鱼算法的应用 (9)2.2 长短期记忆网络 (10)3. 改进鲸鱼算法优化LSTM模型 (12)3.1 改进鲸鱼算法的提出 (13)3.1.1 改进策略 (14)3.1.2 算法步骤 (15)3.2 基于改进鲸鱼算法的LSTM模型构建 (16)3.2.1 模型结构设计 (17)3.2.2 参数优化 (19)4. 实验设计与数据集 (20)4.1 数据集介绍 (21)4.2 实验环境与工具 (22)4.3 实验方案与评价指标 (22)5. 实验结果与分析 (23)5.1 改进鲸鱼算法对LSTM参数优化的效果 (25)5.2 与传统LSTM模型的对比分析 (26)6. 案例研究 (27)6.1 案例背景 (29)6.2 案例实施 (30)6.3 案例效果评估 (31)1. 内容概要本文献探讨了一种创新的粮油仓库温度预测模型，该模型结合了改进的鲸鱼优化算法。

随着全球气候变化和粮食安全问题日益凸显，准确预测粮油仓储环境中的温度变化对于保持粮食质量、减少损失至关重要。

传统的时间序列预测方法在处理非线性和非平稳数据时存在局限性，而深度学习技术如LSTM能够有效克服这些挑战。

然而，LSTM 模型的训练过程复杂，容易陷入局部最优解，导致预测精度下降。

为此，本研究提出利用改进的WOA对LSTM模型的初始权重进行优化，旨在提高模型的学习效率和预测性能。

通过对比实验验证，该优化策略不仅提升了模型的鲁棒性和泛化能力，还显著改善了粮油仓库温度预测的准确性，为智能化仓储管理提供了有力支持。

本文详细介绍了算法的设计原理、实现步骤以及应用案例，并讨论了未来研究方向。

基于改进鲸鱼优化算法的资源调度方法
吴荣生
【期刊名称】《龙岩学院学报》
【年(卷),期】2022(40)2
【摘要】针对在大量数据背景下云计算资源调度模型存在调度效率低、分配不合理等问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(m-WOA)的云计算资源调度方法。

提出了云计算资源调度模型,针对基本鲸鱼优化算法存在迭代后期种群多样性减弱、易陷入局部最优等不足,提出使用Tent混沌反向学习策略来增强种群多样性;并使用精英随机组合策略平衡算法开发和探索能力。

将改进后的m-WOA算法用于数值仿真实验和云计算资源调度模型求解。

实验结果表明,m-WOA具有更好的收敛精度和更强的稳定性;m-WOA能有效减少云计算完成时间和能源消耗,并提供更合理的资源调度分配方案,从而提升云计算资源利用率。

【总页数】7页(P20-26)
【作者】吴荣生
【作者单位】漳州职业技术学院电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进鲸鱼优化算法的盲源分离方法
2.基于粗糙集和改进鲸鱼优化算法的特征选择方法
3.基于改进鲸鱼优化算法的锂离子电池充电方法
4.基于改进鲸鱼优化算法的微电网优化运行
5.基于改进鲸鱼优化算法的电动汽车充电设施选址
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