求解全局优化问题的改进灰狼算法

作者：张阳; 周溪召^*

来源：上海理工大学学报, 2021, 43(01): 73-82.

DOI：10.13255/j.cnki.jusst.20200331002

• 灰狼优化算法
• 收敛因子
• 全局优化
• 元启发式算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法(MGWO)。该算法引入了3种改进策略:平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上的对比实验,验证3种改进策略的有效性。实验结果表明,综合使用3种策略的MGWO4明显提升了基本灰狼算法(GWO)的性能,而且优于其他文献中的改进灰狼算法和其他数个优化算法。最后,在工程设计问题上的实验结果进一步证明了MGWO高效的寻优能力。

• 单位
  上海理工大学