一种改进灰狼优化算法

作者：陈建东; 聂斌^*; 雷银香

来源：现代信息科技, 2023, 7(19): 94-98.

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.19.020

• 灰狼优化算法
• 非线性收敛因子
• 布谷鸟搜索
• 基准测试函数

针对原始灰狼优化算法（GWO）易陷入局部最优和全局搜索能力较弱的问题，提出一种改进灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimization, IGWO）。该算法首先通过引入非线性收敛因子来调整控制参数，进一步平衡GWO的全局搜索和局部开发能力。其次，在灰狼位置更新的过程中结合布谷鸟优化算法的搜索机制，帮助灰狼种群陷入停滞时跳出局部最优。最后，在6个基准测试函数进行仿真实验，结果表明IGWO能提升GWO的性能。

• 单位
  江西中医药大学计算机学院