具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法

发布时间：2019-04-28 17:56

【摘要】：灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是新型启元优化算法,相比于其他群体智能优化算法,该算法同样存在收敛速度较慢、不稳定、易陷入局部最优等问题。针对上述问题,根据GWO算法的结构特点,提出了一种自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(Chaotic Local Search GWO),利用自适应调整策略来提高GWO算法的收敛速度,通过混沌局部搜索策略增加种群的多样性,使搜索过程避免陷入局部最优。最后利用6个测试函数对算法进行仿真验证,并结合其他4种算法进行了横向比较。实验结果证明,所提出的改进算法在收敛速度、精度以及稳定性方面具有明显的优势。
[Abstract]:Gray Wolf Optimization algorithm (Grey Wolf Optimization,GWO) is a new heuristic optimization algorithm. Compared with other swarm intelligent optimization algorithms, the algorithm also has some problems such as slow convergence rate, instability, easy to fall into local optimization and so on. In view of the above problems, according to the structural characteristics of GWO algorithm, a chaotic gray wolf optimization algorithm (Chaotic Local Search GWO), based on adaptive adjustment strategy is proposed to improve the convergence speed of GWO algorithm by using adaptive adjustment strategy. The chaos local search strategy is used to increase the diversity of the population, so that the search process can avoid falling into local optimization. Finally, six test functions are used to simulate and verify the algorithm, and the other four algorithms are compared horizontally. The experimental results show that the improved algorithm has obvious advantages in convergence speed, accuracy and stability.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51208506)资助
【分类号】：TP18

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本文编号：2467838