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摘要
针对GWO算法易早熟收敛、寻优速度和精度不高等问题，提出一种基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法（IGWO）。首先，采用Logistic混沌映射初始化灰狼种群，提高种群初始化位置的质量；然后针对头狼扰动和个体搜寻步长引入两种不同的权重因子，用来平衡算法局部开发和全局搜索能力；最后引入改进的鲶鱼效应策略，保证种群活力，进一步提高算法收敛精度，避免算法陷入局部最优解。仿真结果采用10个标准测试函数与其他智能优化算法进行低维和高维寻优对比，并与其他改进灰狼优化算法进行对比，结果表明，改进的灰狼优化算法具有较高的鲁棒性。
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