基于马尔科夫链的灰狼优化算法收敛性研究

作者：张孟健; 龙道银; 王霄; 杨靖^*

来源：电子学报, 2020, 48(08): 1587-1595.

• 灰狼优化
• 灰狼群状态空间
• 马尔科夫链
• 状态转移概率
• 收敛准则

针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)在收敛性研究上的不足,首先,通过定义灰狼群状态转移序列,建立了GWO算法的马尔科夫(Markov)链模型,通过分析Markov链的性质,证明它是有限齐次Markov链;其次,通过分析灰狼群状态序列最终转移状态,结合随机搜索算法的收敛准则,验证了GWO算法的全局收敛性;最后,对典型测试函数、偏移函数及旋转函数进行仿真实验,并与多种群体智能算法进行对比分析.实验结果表明,GWO算法具有全局收敛性强、计算耗时短和寻优精度高等优势.

• 单位
  贵州大学