【摘 要】
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水波优化算法（Water Wave Optimization,WWO）是最近被提出的一种新型的群智能优化算法。它尽管具有控制参数少、操作简单、容易实现等优点,但是也存在收敛较慢、搜索精度低等不
【机 构】
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武汉科技大学管理学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉科技大学信息科学与工程学院,冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
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水波优化算法（Water Wave Optimization,WWO）是最近被提出的一种新型的群智能优化算法。它尽管具有控制参数少、操作简单、容易实现等优点,但是也存在收敛较慢、搜索精度低等不足。针对水波优化算法的不足,首先,从理论上分析并揭示算法收敛时控制参数应满足的条件;然后,提出满足上述条件的改进水波优化算法,改进算法采取自适应机制来调节算法参数,进一步增强了全局探索和局部开发的平衡能力;最后,对4种算法（ApWWO,WWO,FA,MVO）在10个标准测试函数上的寻优性能进行仿真实验和统计比较。结果
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