【摘 要】
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在分析标准苍狼优化算法(GWO)的开发与探索性能基础上,提出了一种混合苍狼优化算法(MARGWO),搜索域得到了全面的扩展,其中针对α、β、δ领导层苍狼,引入自主搜索行为来加大
【机 构】
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咸阳师范学院物理与电子工程学院,西安电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研计划(No.17JK0825,No.15JK1784),陕西省教育科学规划课题(No.SGH17H172),咸阳师范学院青年骨干教师人才资助项目(No.XSYGG201604),咸阳师范学院专项科研基金(No.15XSYK036)
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在分析标准苍狼优化算法(GWO)的开发与探索性能基础上,提出了一种混合苍狼优化算法(MARGWO),搜索域得到了全面的扩展,其中针对α、β、δ领导层苍狼,引入自主搜索行为来加大其优化力度与促进速度的提高,对性能较差搜索狼采取淘汰重组机制以提高搜索效率,又采取概率差分变异行为增加了个体多样性,从而避免局部最优。为了验证MAR-GWO算法有效性,对13个全局优化问题进行实验,分别与GWO、GWO-EPD(改进的苍狼优化算法)、PSO、EA等算法进行了对比测试,从实验结果来看,MAR-GWO算法寻优成功率相对较
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