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作者：肖剑;刘经纬;高凡;程鸿亮;胡欣;
单位：长安大学电子与控制工程学院;长安大学能源与电气工程学院;
摘要：针对鲸鱼优化算法(WOA)在到达时间差和到达角度混合定位中存在后期迭代种群多样性减小,容易导致局部最优、定位精确度降低的问题,提出一种基于免疫选择和自适应权重的鲸鱼优化算法(IM-WOA).由最大似然估计法得到目标定位函数,为丰富种群多样性引入免疫机制,能够有效产生新的个体,从而避免种群陷入局部最优.通过将自适应惯性权重应用于个体位置的更新公式,实现算法全局探索能力和局部开发能力的平衡和协调,对经典基准函数和目标定位函数进行求解.结果表明,与WOA、 AWOA、 CSSOA、 PIO、 CASSA算法相比, IM-WOA算法对绝大多数基准函数的求解具有更高的精度、稳定性和定位精度.
关键词：鲸鱼优化算法;;到达时间差;;种群多样性;;免疫机制
基金资助：宁夏回族自治区重点研发计划项目(2022BEG03071);; 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2024QCY-KXJ-161)
