【摘要】：灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是新型啟元優(yōu)化算法,相比于其他群體智能優(yōu)化算法,該算法同樣存在收斂速度較慢、不穩(wěn)定、易陷入局部最優(yōu)等問題。針對上述問題,根據(jù)GWO算法的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了一種自適應(yīng)調(diào)整策略的混沌灰狼優(yōu)化算法(Chaotic Local Search GWO),利用自適應(yīng)調(diào)整策略來提高GWO算法的收斂速度,通過混沌局部搜索策略增加種群的多樣性,使搜索過程避免陷入局部最優(yōu)。最后利用6個(gè)測試函數(shù)對算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,并結(jié)合其他4種算法進(jìn)行了橫向比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提出的改進(jìn)算法在收斂速度、精度以及穩(wěn)定性方面具有明顯的優(yōu)勢。
[Abstract]:Gray Wolf Optimization algorithm (Grey Wolf Optimization,GWO) is a new heuristic optimization algorithm. Compared with other swarm intelligent optimization algorithms, the algorithm also has some problems such as slow convergence rate, instability, easy to fall into local optimization and so on. In view of the above problems, according to the structural characteristics of GWO algorithm, a chaotic gray wolf optimization algorithm (Chaotic Local Search GWO), based on adaptive adjustment strategy is proposed to improve the convergence speed of GWO algorithm by using adaptive adjustment strategy. The chaos local search strategy is used to increase the diversity of the population, so that the search process can avoid falling into local optimization. Finally, six test functions are used to simulate and verify the algorithm, and the other four algorithms are compared horizontally. The experimental results show that the improved algorithm has obvious advantages in convergence speed, accuracy and stability.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51208506)資助
【分類號】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐玉華;蔡麗紅;劉政;楊濤;;用延遲和非延遲自適應(yīng)匹配的復(fù)雜動(dòng)力網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)同步(英文)[J];鄖陽師范高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2012年06期

2 蔣新華;自適應(yīng)PID控制(綜述)[J];信息與控制;1988年05期

3 張?zhí)扉_;;自適應(yīng)PID控制算法及應(yīng)用[J];青島建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào);1990年01期

4 周海濤;周建華;杭小宇;;基于自適應(yīng)模糊PID控制方法的研究[J];機(jī)械工程與自動(dòng)化;2014年03期

5 陳光達(dá),段寶巖,保宏,仇原鷹;非線性不確定系統(tǒng)的自適應(yīng)反饋控制方法[J];工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置;2004年05期

6 唐穩(wěn),黃家田;基于回推算法的自適應(yīng)PID控制研究[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2004年10期

7 盧志剛,易之光,趙翠儉,李兵,吳士昌;一種新型的自適應(yīng)逆擾動(dòng)消除器[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2004年S1期

8 譚平;蔡自興;余伶俐;;機(jī)器人聽覺實(shí)時(shí)自適應(yīng)增益的研究與實(shí)現(xiàn)[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年S1期

9 吳梅;侯硯澤;;一種簡單的自適應(yīng)延遲補(bǔ)償方法[J];飛行力學(xué);2008年01期

10 倪衛(wèi);謝志江;袁曉東;劉小波;;基于氣墊的自適應(yīng)平臺設(shè)計(jì)[J];液壓與氣動(dòng);2009年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 盧志剛;易之光;趙翠儉;李兵;吳士昌;;一種新型的自適應(yīng)逆擾動(dòng)消除器[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

2 路迎晨;李兵;;一類自適應(yīng)預(yù)測算法的全局收斂性[A];04'中國企業(yè)自動(dòng)化和信息化建設(shè)論壇暨中南六省區(qū)自動(dòng)化學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)專輯[C];2004年

3 王平;馮海朋;李勇;康燕;;一種工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)節(jié)能機(jī)制[A];2009中國儀器儀表與測控技術(shù)大會(huì)論文集[C];2009年

4 張競新;張廣巖;;全局收斂的自適應(yīng)廣義預(yù)報(bào)控制算法[A];1991年控制理論及其應(yīng)用年會(huì)論文集（上）[C];1991年

5 徐振中;;多指機(jī)器人手的一種自適應(yīng)力／位控制方法[A];1994年中國控制會(huì)議論文集[C];1994年

6 汪德彪;宋樂鵬;鐘秉翔;;時(shí)滯對象神經(jīng)元自適應(yīng)控制仿真研究[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)C卷[C];2011年

7 周暉;趙珂;王潤生;;基于數(shù)據(jù)屬性驅(qū)動(dòng)的高分辨率遙感圖像自適應(yīng)融合分割算法[A];第十四屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會(huì)(CCSP-2009)論文集[C];2009年

8 王小虎;陳翰馥;嚴(yán)衛(wèi)鋼;李高峰;;機(jī)動(dòng)再入飛行器自適應(yīng)飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[A];第二十屆中國控制會(huì)議論文集（下）[C];2001年

9 趙越南;劉志遠(yuǎn);;車輛自適應(yīng)巡航控制的BackStepping方法研究與仿真[A];第13屆中國系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

10 周業(yè)華;方康玲;;自適應(yīng)Fuzzy PID控制器[A];第三屆全國控制與決策系統(tǒng)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1991年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 王勝春;自適應(yīng)時(shí)頻分析技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2007年

2 劉亞;復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)重構(gòu)控制[D];南京航空航天大學(xué);2003年

3 田勇;室內(nèi)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境自適應(yīng)定位和路由算法研究[D];大連理工大學(xué);2014年

4 李力爭;鑿巖機(jī)器人雙三角鉆臂自適應(yīng)控制策略研究[D];中南大學(xué);2003年

5 周琪;幾類不確定非線性系統(tǒng)的智能控制問題研究[D];南京理工大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 呂鋮杰;串聯(lián)彈性關(guān)節(jié)控制與交互剛度辨識[D];浙江大學(xué);2015年

2 侯賓;基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的環(huán)境光下自適應(yīng)識別的研究[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2015年

3 弋艷麗;基于反演自適應(yīng)的板球控制的設(shè)計(jì)[D];河南科技大學(xué);2015年

4 戴世宇;自適應(yīng)壓電振動(dòng)盤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];杭州電子科技大學(xué);2015年

5 李慶天;線摩擦帶式輸送機(jī)自適應(yīng)PID控制的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

6 李季;無拖曳控制系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)[D];華中科技大學(xué);2014年

7 趙軒毅;壓電陶瓷動(dòng)特性測試與控制技術(shù)研究[D];河北大學(xué);2015年

8 薛志剛;提升MOEA/D性能的自適應(yīng)局部搜索策略[D];湘潭大學(xué);2016年

9 安新升;環(huán)境能量驅(qū)動(dòng)的無線傳感器節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制[D];天津大學(xué);2014年

10 楊堅(jiān);基于自適應(yīng)ACO的多約束QoS路由研究[D];長沙理工大學(xué);2015年

，

本文編號：2467838