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摘要
灰狼优化算法是模拟灰狼捕食行为的新型智能优化算法。原始灰狼算法由于种群迭代更新始终靠近最优解,所以存在易陷入局部最优解以及早熟收敛过快的现象。为了解决该问题,提出了一种基于禁忌搜索的灰狼优化算法,在原始灰狼优化算法中引入禁忌表的策略。禁忌表可以记录若干次历史搜索记录,下轮算法迭代可通过检索禁忌表来避免迂回搜索。当算法多次迭代且无法进一步获得更优解时,对当前最优解再进行一轮禁忌搜索,使得算法在一定次数内避免再次回到历史搜索中,进而跳出局部最优。通过对8个Benchmark基准函数的寻优测试表明,改进后的算法与原始灰狼优化算法和粒子群算法相比,其全局搜索能力获得显著提高,收敛速度加快,收敛精度更高,寻优能力更佳。
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