【摘 要】
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为了解决灰狼优化算法在函数优化过程中搜索精度不高的问题,提出了一种分群优化、高斯变异和随机扰动混合策略改进的灰狼优化算法。一方面,通过采用分群优化策略,加强算法局部搜索与全局搜索之间的信息交换;另一方面,采用高斯变异和随机扰动策略维持算法进化过程中的种群多样性,并利用贪婪思想更新种群。通过引入包含单峰、多峰和固定维度多峰的多个基准测试函数,仿真实验验证了所提改进灰狼算法有效性。在与其他几种先进优化算法的综合比较与分析中,改进算法在搜索精度、寻优稳定性和收敛速度上体现出了明显优势。
【机 构】
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兰州理工大学土木工程学院,兰州理工大学建筑勘察设计研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2017YFC0506505,2017YFB0503005)资助。
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为了解决灰狼优化算法在函数优化过程中搜索精度不高的问题,提出了一种分群优化、高斯变异和随机扰动混合策略改进的灰狼优化算法。一方面,通过采用分群优化策略,加强算法局部搜索与全局搜索之间的信息交换;另一方面,采用高斯变异和随机扰动策略维持算法进化过程中的种群多样性,并利用贪婪思想更新种群。通过引入包含单峰、多峰和固定维度多峰的多个基准测试函数,仿真实验验证了所提改进灰狼算法有效性。在与其他几种先进优化算法的综合比较与分析中,改进算法在搜索精度、寻优稳定性和收敛速度上体现出了明显优势。
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