用对数函数描述收敛因子的改进灰狼优化算法及其应用

• 作者: 伍铁斌 朱红求 李勇刚 桂卫华 阳春华 龙文
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 灰狼优化算法 对数函数 收敛因子
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 857-864
• 页数: 8页
• 分类号: TP273.1
• 字数: 5803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2018.04.012

摘要

针对灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法在求解复杂高维优化问题时存在解精度低、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于对数函数描述收敛因子的改进GWO算法.采用佳点集方法初始化种群以保证个体尽可能均匀地分布在搜索空间中;提出一种基于对数函数描述的非线性收敛因子替代线性递减收敛因子,以协调算法的勘探和开采能力;对当前最优的3个个体执行改进的精英反向学习策略产生精英反向个体,以避免算法出现早熟收敛.研究结果表明改进算法具有较好的寻优性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红求	中南大学信息科学与工程学院	75	380	10.0	16.0
2	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
3	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
4	李勇刚	中南大学信息科学与工程学院	82	545	11.0	20.0
5	龙文	贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室	53	474	13.0	20.0
6	伍铁斌	中南大学信息科学与工程学院	26	103	6.0	9.0