基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法

作     者：徐松金 龙文 XU Song-jin;LONG Wen

作者机构：铜仁学院大数据学院铜仁554300 贵州财经大学经济系统仿真贵州省重点实验室贵阳550025 

基　　金：国家自然科学基金(61463009) 贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字7248号) 贵州省教育厅创新群体项目(黔教合KY字051) 贵州省高校优秀科技拔尖人才支持计划项目(黔教合KY字070)资助 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2018年第18卷第23期

页      码：252-256页

摘      要：针对基本灰狼优化算法在求解高维复杂优化问题时存在解精度低和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进的灰狼优化算法。受粒子群优化算法的启发,设计一种收敛因子a随机动态调整策略以协调算法的全局勘探和局部开采能力;为了增强种群多样性和降低算法陷入局部最优的概率,受差分进化算法的启发,构建一种随机差分变异策略产生新个体。选取6个标准测试函数进行仿真实验。结果表明:在相同的适应度函数评价次数条件下,此算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法。

主 题 词：灰狼优化算法 收敛因子 差分变异 随机 全局优化 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203333175...