針對(duì)狼群算法（WPA）在最優(yōu)化問題的過程中存在的尋優(yōu)精度較低且易陷局部最優(yōu)的弊端,提出一種基于高斯擾動(dòng)和混沌初始化的狼群算法（GCWPA）。為使狼群更均勻的分布在搜索空間中,采用混沌立方映射對(duì)狼群進(jìn)行初始化操作;采用根據(jù)頭狼位置的動(dòng)態(tài)變化的步長(zhǎng)、更改圍攻行為的結(jié)束條件以及通過高斯擾動(dòng)使算法具有跳出局部最優(yōu)的能力等對(duì)WPA算法進(jìn)行改進(jìn)。選取12個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)函數(shù)對(duì)GCWPA算法進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,GCWPA算法在單峰、多峰,低維、高維都有良好表現(xiàn)。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2019,40(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3512086