改进灰狼优化算法的研究与分析

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灰狼优化算法是一种模拟灰狼捕食行为的群智能优化算法。基于灰狼捕食行为的包围、追捕、攻击三个阶段提出了一种小生境灰狼优化算法(Niche Grey Wolf Optimization, GWO)。该算法利用基本GWO计算各灰狼的适应度值,以小生境半径作为限制,比较灰狼个体的适应度值,通过对适应度值较差的灰狼个体施以罚函数,来提高全局搜索能力。分析了NGWO算法的时间复杂度,利用NGWO对5个基准函数进行了测试,并与基本灰狼算法和粒子群算法的结果进行了比较,表明NGWO算法无论是在收敛速度还是求解精度上均有明
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