基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法
Grey wolf optimization algorithm based on somersault foraging strategy
1. 长春工业大学 电气与电子工程学院, 长春 130012
2. 吉林建筑科技学院 电气信息工程学院, 长春 130114
摘要
灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)存在收敛的不合理性等缺陷,目前对GWO算法的收敛性改进方式较少,除此之外,当GWO迭代至后期,所有灰狼个体都逼近α狼、β狼、δ狼,导致算法陷入局部最优。针对以上问题,提出了一种增强型的灰狼优化算法(disturbance and somersault foraging-grey wolf optimization,DSF-GWO)。首先引入一种扰动因子,平衡了算法的开采和勘探能力;其次引入翻筋斗觅食策略,在后期使其不陷入局部最优的同时也使得前期的群体多样性略有提升。对DSF-GWO算法的寻优性能进行验证,选取14个单/多峰目标函数进行实验,在相同的参数设置下,结果表明DSF-GWO算法在寻优性能上较GWO算法有明显优势。
基金项目
吉林省科技发展计划资助项目(20200403131SF)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0102
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1434-1437
文章编号: 1001-3695(2021)05-027-1434-04
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
王正通, 程凤芹, 尤文, 等. 基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1434-1437. (Wang Zhengtong, Cheng Fengqin, You Wen, et al. Grey wolf optimization algorithm based on somersault foraging strategy [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1434-1437. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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