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摘要
为求解复杂函数计算问题,很多启发式算法得以发展,灰狼优化算法因其实现简单、算法寻优能力强等特点得以广泛应用。为提高灰狼优化算法求解精度,改进灰狼优化算法在后期收敛速度较慢的问题,本文讨论了迭代过程全局搜索与局部搜索所占比例对灰狼优化算法的影响,将一种新型收敛因子应用于算法中,提出一种改进的灰狼优化算法。最后,采用测试集的13个标准测试函数对改进后的算法进行仿真实验,实验结果表明,本文提出的改进的灰狼优化算法在求解精度和算法稳定性等指标优于对比算法。
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为求解复杂函数计算问题,很多启发式算法得以发展,灰狼优化算法因其实现简单、算法寻优能力强等特点得以广泛应用。为提高灰狼优化算法求解精度,改进灰狼优化算法在后期收敛速度较慢的问题,本文讨论了迭代过程全局搜索与局部搜索所占比例对灰狼优化算法的影响,将一种新型收敛因子应用于算法中,提出一种改进的灰狼优化算法。最后,采用测试集的13个标准测试函数对改进后的算法进行仿真实验,实验结果表明,本文提出的改进的灰狼优化算法在求解精度和算法稳定性等指标优于对比算法。
