一种优化局部搜索能力的灰狼算法

发布时间：2021-11-05 18:54

　　灰狼算法是一种经典的群智能算法。针对灰狼算法局部搜索收敛较慢,易陷入局部最优且搜索精度不高的缺陷,提出一种新的灰狼算法。新算法通过增加α狼视野,赋予α狼主动搜索能力,在全局搜索的同时进一步提高了局部寻优精度,实现搜索结果的进一步优化。通过多个基准函数测试实验、对比、分析发现,新算法较原始灰狼算法在收敛精度上有较大提高。 

【文章来源】：计算机时代. 2020,(12)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 传统灰狼算法
2 改进的狼群算法
3 实验及对比分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]禁忌搜索灰狼优化算法研究[J]. 郭玉纯,曹小鹏,胡元娇.  计算机技术与发展. 2019(12)
[2]灰狼优化算法研究综述[J]. 张晓凤,王秀英.  计算机科学. 2019(03)
[3]求解函数最优解的改进灰狼算法[J]. 邢尹,陈闯,刘立龙,程胜.  计算机仿真. 2018(09)
[4]一种基于混合策略的灰狼优化算法[J]. 牛家彬,王辉.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2018(01)
[5]具有自适应搜索策略的灰狼优化算法[J]. 魏政磊,赵辉,韩邦杰,孙楚,李牧东.  计算机科学. 2017(03)
[6]基于灰狼算法的改进研究[J]. 郭振洲,刘然,拱长青,赵亮.  计算机应用研究. 2017(12)
[7]嵌入遗传算子的改进灰狼优化算法[J]. 徐松金,龙文.  兰州理工大学学报. 2016(04)



本文编号：3478329