本文關(guān)鍵詞：基于Cat混沌與高斯變異的改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 混沌cat映射 灰狼優(yōu)化算法 函數(shù)優(yōu)化 高斯變異 優(yōu)勝劣汰選擇

【摘要】：針對(duì)基本灰狼優(yōu)化算法在求解復(fù)雜問題時(shí)同樣存在依賴初始種群、過早收斂、易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),提出一種改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法應(yīng)用于求解函數(shù)優(yōu)化問題中。該算法首先利用混沌Cat映射產(chǎn)生灰狼種群的初始位置,為算法全局搜索過程的種群多樣性奠定基礎(chǔ);同時(shí)引入粒子群算法中的個(gè)體記憶功能以便增強(qiáng)算法的局部搜索能力和加快其收斂速度;最后采用高斯變異擾動(dòng)和優(yōu)勝劣汰選擇規(guī)則對(duì)當(dāng)前最優(yōu)解進(jìn)行變異操作以避免算法陷入局部最優(yōu)。對(duì)13個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,該算法具有更好的求解精度和更快的收斂速度。
[Abstract]:In order to solve the complex problems, the basic gray wolf optimization algorithm also has the disadvantages of depending on the initial population, converging prematurely and falling into local optimum easily. An improved gray wolf optimization algorithm is proposed to solve the function optimization problem. Firstly, chaotic Cat mapping is used to generate the initial position of the gray wolf population. It lays a foundation for the diversity of population in the global search process of the algorithm. At the same time, the individual memory function of PSO is introduced in order to enhance the local search ability and speed up the convergence of PSO. Finally, Gao Si mutation disturbance and survival of the fittest rules are used to operate the current optimal solution to avoid the algorithm falling into local optimum. 13 benchmark functions are simulated and the results show that. Compared with the basic GWO algorithm and the ACO algorithm, the algorithm has better accuracy and faster convergence speed.
【作者單位】： 廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院;廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61364007,No.61462006) 廣西自然科學(xué)基金(No.2014GXNSFAA118391)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言 灰狼優(yōu)化[1(]Grey Wolf Optimization,GWO)算法是繼粒子群算法[2]、人工蜂群算法[3]和引力搜索算法[4]后提出的又一新穎的群智能優(yōu)化搜索算法。相比于粒子群算法、人工蜂群算法和果蠅優(yōu)化算法,該算法通過對(duì)狼群進(jìn)行了種群等級(jí)劃分并模擬其捕食策略,指導(dǎo)群體搜索最優(yōu)值,

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