針對灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization, GWO）算法易陷入局部最優(yōu)和收斂精度差的問題,提出了一種基于對立搜索和Levy飛行策略的改進灰狼優(yōu)化算法——OLGWO算法.在算法初始化階段,采用對立搜索策略以縮小可行解范圍;在灰狼位置更新過程中,為避免算法陷入局部最優(yōu)采用了Levy飛行策略. 4個標準測試函數(shù)的仿真實驗表明,所提OLGWO算法在收斂速度及求解精度方面均優(yōu)于GWO算法,可以較快且準確地搜索到目標函數(shù)的最優(yōu)值.基于OLGWO算法對隧道射線跟蹤傳播模型進行校正的結(jié)果表明,校正后的模型在均方根誤差和線性相關(guān)性方面具有較優(yōu)的性能,能夠?qū)崿F(xiàn)鐵路隧道環(huán)境中信號接收功率的精確預(yù)測. 

【文章來源】：電波科學學報. 2019,34(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

圖１ＯＬＧＷＯ算法流程圖Ｆｉｇ．１ＯＬＧＷＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｌｏｗｃｈａｒｔ

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2986199