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摘要
针对原始灰狼算法在求解全局优化问题时，存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优、优化效率低等缺点，提出一种多策略改进的灰狼优化算法(multi-strategy improved grey wolf optimization, MSI＿GWO)。从参数、搜索机制以及最优解扰动3个方面引入3种改进策略。对控制参数a,采用非线性调整策略，改进算法的勘探和开发能力；采用动态权重策略进行位置更新，提高算法的收敛性；设计小波最优解扰动策略，提高种群多样性，同时避免算法陷入局部最优。对MSI＿GWO算法的寻优性能进行验证，选取单峰多峰共9个测试函数完成仿真实验，并与其他改进灰狼优化算法以及粒子群、天鹰优化算法、蜜獾算法进行比较，结果表明，MSI＿GWO算法在收敛速度和寻优效率方面均为最优的。
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