一种具有制导机制的灰狼优化算法  

作　　者：汪勇[1] 康澳明 艾学轶 蒲秋梅[2] 

机构地区：[1]武汉科技大学管理学院,武汉430065 [2]中央民族大学信息工程学院,北京100081

出　　处：《统计与决策》2023年第24期35-40,共6页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金青年项目(71901167)。

摘　　要：在求解具有多个局部最优或多目标问题时,灰狼优化算法(GWO)及其一些改进算法以及其他常见的启发式算法的优化性能有待进一步提高,因此,文章提出一种具有制导机制的灰狼优化算法(GWOGM):制导机制由引导机制和控制机制组成,根据灰狼代际关系,建立引导狼接近猎物的概率模型;根据灰狼适应度和位置变迁趋势,设计控制机制的勘探控制算子和领地控制算子,动态调整灰狼搜索范围和搜索方向。结果表明,制导机制提高了GWO的开发能力和勘探能力。最后,采用14个基准测试函数和4个自建测试函数验证所提算法的优化性能发现,与GWO及其次优的改进算法相比,GWOGM优化精度分别提高22.6%和11.0%,收敛速度分别提高70.4%和58.1%,平均误差分别减小80.1%和35.1%。

关 键 词：启发式算法 灰狼优化 引导机制 控制机制 测试函数 

分 类 号：C931[经济管理—管理学] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]