文章摘要:针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)存在收敛精度不高、易陷入局部最优的不足,提出一种基于教与学的混合灰狼优化算法(Hybrid Grey Wolf Optimization, HGWO).首先,采用佳点集理论进行种群初始化,提高初始种群的遍历性;其次,提出一种非线性控制参数策略,在迭代前期增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,在迭代后期增加局部开发能力,提高收敛精度;最后,结合教与学算法(Teaching-learning-based Optimization,TLBO)和粒子群优化算法,修改原位置更新公式以优化算法搜索方式,从而提升算法的收敛性能.为验证HGWO算法的有效性,本文选取9种标准测试函数,将HGWO算法与GWO算法、其他群体智能优化算法和其他改进GWO算法进行仿真实验.实验结果表明,本文提出的HGWO算法性能优于GWO算法和其他群体智能优化算法,且在改进算法中具有一定的优势.

文章关键词:群体智能优化,灰狼优化算法,佳点集理论,非线性控制参数,教与学算法,粒子群算法,

项目基金:国家自然科学基金项目(61573167,61572237),

论文作者:李全耀 沈艳霞 

论文DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0968

论文分类号: TP18

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