【摘 要】
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针对传统的灰狼算法(GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,提出一种非线性控制参数组合调整策略。对3种不同的非线性参数控制策略的调节因子a进行仿真,并分析影响搜索参数A的因素;对5组不同的调节参数值进行基准函数的测试仿真,选择权重系数的非线性控制参数组合策略的最佳参数值。仿真结果表明,所提出的非线性控制参数组合调整策略优于GWO_2、GWO_3,以及文献[10]提出的改进灰狼优化算法,为组合
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,中国电建集团贵州工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61861007,61640014),贵州省工业攻关项目(黔科合支撑[2019]2152,黔科合支撑[2016]2302),物联网技术案例库(KCALK201708),自动化专业卓越工程师计划项目(ZYS2015004),贵州省联合基金项目(黔科合LH字[2017]7228),贵州省研究生创新基金项目(YJSCXJH[2019]005)。
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针对传统的灰狼算法(GWO)易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,提出一种非线性控制参数组合调整策略。对3种不同的非线性参数控制策略的调节因子a进行仿真,并分析影响搜索参数A的因素;对5组不同的调节参数值进行基准函数的测试仿真,选择权重系数的非线性控制参数组合策略的最佳参数值。仿真结果表明,所提出的非线性控制参数组合调整策略优于GWO_2、GWO_3,以及文献[10]提出的改进灰狼优化算法,为组合策略在智能算法中的运用提供了验证。
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