Abstract-Whale optimeringsalgoritm är en ny föreslagen bioinspirerad optimeringsteknik som infördes 2016 och som imiterar jakten på knölvalar. I detta dokument, för att förbättra lösningens noggrannhet, tillförlitlighet och konvergenshastighet, har vi infört vissa ändringar av den grundläggande WOA-strukturen. Först föreslås en ny kontrollparameter, tröghetsvikt, för att justera effekten på den nuvarande bästa lösningen, och en förbättrad valoptimeringsalgoritm (IWOA) erhålls. För det andra bedömer vi IWOA med olika överföringsfunktioner för att konvertera kontinuerliga lösningar till binära. Den föreslagna algoritmen införlivas med K-nearest granne klassificerare som en funktion val metod för att identifiera funktion delmängd som förbättrar klassificering noggrannheten och begränsar storleken på utvalda funktioner. Den föreslagna algoritmen jämfördes med binära versioner av den grundläggande valoptimeringsalgoritmen, partikelsvärmoptimering, genetisk algoritm, antlionoptimering och grå vargoptimering på 27 vanliga UCI-dataset. Optimeringsresultat visar att den föreslagna IWOA inte bara avsevärt förbättrar den grundläggande valoptimeringsalgoritmen utan också presterar mycket bättre än de andra algoritmerna.
Prestandan för denna föreslagna metod jämförs med de olika optimeringstekniker som standard valoptimering, antlionoptimering, genetisk algoritm och partikelsvärmoptimering REF.
Dimensionality Reduction Using an Improved Whale Optimization Algorithm for Data Classification
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}