【摘 要】
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针对基本灰狼优化算法(GWO)存在求解精度低、后期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算子的改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解无约束优化问题.该算法首先利用
【机 构】
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铜仁学院数学科学学院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室
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针对基本灰狼优化算法(GWO)存在求解精度低、后期收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算子的改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解无约束优化问题.该算法首先利用佳点集理论初始化种群,为算法全局搜索多样性奠定基础;然后在决策层以外的群体中随机选取三个个体与决策层个体执行算术交叉操作,引导群体向决策层区域移动以增强算法局部搜索能力和加快算法收敛速度;最后,对决策层个体进行多样性变异操作以避免算法陷入局部最优.采用几个标准测试函数进行仿真实验:当维数较高(D=30或D=50)时,IGWO算法的总体性能上均优于基本GWO算法.实验结果表明IGWO算法在收敛速度和求解精度指标上明显优于对比算法.
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