《表1 基准测试函数：基于自适应决策算子的鲸鱼优化算法》

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《基于自适应决策算子的鲸鱼优化算法》

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在对算法进行改进的过程中发现，不同改进策略对算法的影响各不相同。为了分析本文提出的每个改进方法的效果，将每个改进方法针对WOA进行改进，分别对应为基于混沌Singer映射的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm Based on Chaotic Singer Map，CWOA）、基于分段自适应权重的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm Based on Piecewise Adaptive Weight，WWOA）和基于决策算子的鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm Based on Decision Operator，DWOA）、并将每一种改进算法与改进鲸鱼优化算法（Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）、和灰狼算法（Grey wolf optimizer，GWO）同时在表1所示的10个基准测试函数下进行重复求解测试，记录最优值、最差值、均值等评价指标。考虑到维度是影响求解性能的重要因素，所以将各个测试函数的维度随机设置为2～200维，从而验证算法求解低维和高维的能力。