【摘 要】
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针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法——OLGWO算法.在算法初始化阶
【基金项目】
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国家自然科学基金(61661025,61661026,61261014);兰州交通大学"百名青年优秀人才培养计划"基金(152022)
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针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法易陷入局部最优和收敛精度差的问题,提出了一种基于对立搜索和Levy飞行策略的改进灰狼优化算法——OLGWO算法.在算法初始化阶段,采用对立搜索策略以缩小可行解范围;在灰狼位置更新过程中,为避免算法陷入局部最优采用了Levy飞行策略.4个标准测试函数的仿真实验表明,所提OLGWO算法在收敛速度及求解精度方面均优于GWO算法,可以较快且准确地搜索到目标函数的最优值.基于OLGWO算法对隧道射线跟踪传播模型进行校正的结果表明,校正后的模型在
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