改进收敛因子和变异策略的灰狼优化算法

• 作者: 林梅金 汪震宇
• 来源期刊: 佛山科学技术学院学报（自然科学版）
• 关键词: 灰狼优化算法 反余弦函数 变异策略 测试函数 寻优精度
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 机电与自动化|Electromechanics and Automation
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

针对灰狼优化算法(GWO)在求解复杂优化问题时容易出现收敛速度慢和早熟收敛等缺点,提出了一种改进收敛因子和变异策略的新型灰狼优化算法(C MGWO).为了平衡GWO算法的全局探索能力与局部开发能力,设计了一种基于反余弦函数变化策略的收敛因子;为了进一步提高算法跳出局部最优解的能力,提出了一种新的位置变异策略.仿真实验结果表明,与已有的3种智能优化算法和5种典型改进灰狼优化算法相比,改进算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,更适用于解决各种函数优化问题.