【摘 要】
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灰狼优化算法是受灰狼等级以及灰狼捕食行为的启发提出的元启发式算法,具有结构简单、控制参数少、较易于实现等特点。但是该算法也存在收敛速度慢、收敛精度不高、易陷入局部极值的问题。因此本文对灰狼优化算法的结构、参数、更新机制进行研究和分析,采用一些策略针对存在的不足进行改进,提高算法的性能并拓展了应用领域。主要研究内容如下:（1）通过引入精英反向学习策略、将收敛因子从线性改为非线性,重新设计位置更新公式
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灰狼优化算法是受灰狼等级以及灰狼捕食行为的启发提出的元启发式算法,具有结构简单、控制参数少、较易于实现等特点。但是该算法也存在收敛速度慢、收敛精度不高、易陷入局部极值的问题。因此本文对灰狼优化算法的结构、参数、更新机制进行研究和分析,采用一些策略针对存在的不足进行改进,提高算法的性能并拓展了应用领域。主要研究内容如下:（1）通过引入精英反向学习策略、将收敛因子从线性改为非线性,重新设计位置更新公式等对原灰狼优化算法进行改造,使算法易跳出局部最优并加快搜索速度。通过20个标准测试函数验证算法的有效性,将改进的算法应用在IIR数字滤波器的设计问题中。经过实验结果分析改进后的算法在精度、收敛速度和稳定性方面得到明显提升。（2）将原始灰狼优化算法的十进制编码机制改成四元数编码机制,并引入非线性收敛因子,增加种群的多样性的同时提高全局优化能力。通过21个测试函数的结果表明改进后的算法收敛精度明显提高。（3）将探路者算法引入灰狼优化算法,对灰狼优化算法的探测能力加强,达到提高算法收敛精度的目的。对非线性方程组求解时,传统算法普遍存在依赖初始值的选定,求解精度以及求解的个数不理想的问题。通过对14个非线性方程组进行仿真实验,结果表明改进后的灰狼优化算法提高了求解非线性方程组的精度。
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