基于灰狼算法的改进研究

针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点,本文提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法,并且用于求解函数优化问题。提出的一种非线性收敛因子公式,能够动态的调整算法的全局搜索能力,引入的动态权重使算法在收敛过程中能够加快算法的收敛速度。通过15个基准测试函数进行验证改进后的算法的全局搜索能力、局部搜索能力与收敛速度,实验结果表明:改进后的算法无论在搜索能力上还是收敛速度上,都强于标准灰狼算法。     

引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法

针对求解复杂优化问题时,灰狼（GWO）算法存在全局搜索能力不足、容易陷入局部最优值等问题,提出一种引入莱维飞行与动态权重策略的改进灰狼算法（LGWO）。基于Singer混沌映射初始化灰狼个体位置,增加种群多样性;收敛因子采用新的非线性更新策略,在种群迭代全期平衡全局搜索与局部搜索能力;在种群位置更新公式引入莱维飞行与动态权重策略,增加种群跳出局部最优值的概率,提升寻优准确度。通过8个基准函数的测试,并与其他优化算法和改进算法进行对比,LGWO取得了最优的收敛速度与预测精度,并验证了LGWO算法优化高维复杂问题的有效性。     

一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法*

针对标准灰狼优化算法在求解复杂工程优化问题时存在求解精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出一种新型灰狼优化算法用于求解无约束连续函数优化问题。该算法首先利用反向学习策略产生初始种群个体,为算法全局搜索奠定基础;受粒子群优化算法的启发,提出一种非线性递减收敛因子更新公式,其动态调整以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力;为避免算法陷入局部最优,对当前最优灰狼个体进行变异操作。对10个测试函数进行仿真实验,结果表明,与标准灰狼优化算法相比,改进灰狼优化算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

一种基于教与学的混合灰狼优化算法

针对灰狼优化算法(GWO)存在收敛精度不高、易陷入局部最优的不足,提出一种基于教与学的混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用佳点集理论进行种群初始化,提高初始种群的遍历性;其次,提出一种非线性控制参数策略,在迭代前期增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,在迭代后期增加局部开发能力,提高收敛精度;最后,结合教与学算法(TLBO)和粒子群优化算法,修改原位置更新公式以优化算法搜索方式,从而提升算法的收敛性能.为验证HGWO算法的有效性,选取9种标准测试函数,将HGWO算法、GWO算法以及其他群体智能优化算法和其他改进GWO算法进行仿真实验.实验结果表明,所提出的HGWO算法性能优于GWO算法和其他群体智能优化算法,且在改进算法中具有一定优势.     

动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法（DAGWO）。该算法在原始的位置更新公式中引入个体历史最优位置引导策略,以加快算法的收敛速度;同时,引入反向搜索因子,该因子依据种群早熟判别指标动态调节自身取值,在算法陷入局部极值时令灰狼个体向整个种群中最差个体方向进行反向搜索,以提高种群跳出局部极值的能力。此外,构造了一种新型局部扰动的非线性收敛因子[a],以平衡算法的全局和局部搜索能力。对20个经典测试函数进行仿真实验,结果表明在求解精度、收敛速度和算法的稳定性上,DAGWO算法与标准智能优化算法和其他相关改进算法相比更有优越性。     

一种结合灰狼算法的粒子群优化算法

针对粒子群算法有陷入局部最优的缺点,提出一种基于灰狼算法的粒子群优化算法.首先,根据自然界中优胜劣汰的生存法则,对每次迭代种群中的最差粒子进行进化,其次,由于粒子群算法中整个种群中的最优粒子有很强的引导能力,对最优粒子进行扰动,增大寻找全局最优的可能性;最后,结合灰狼优化算法,引导粒子群包围式进行搜索,增强全局搜索能力;将改进的粒子群算法与标准粒子群算法在9个测试函数上进行了寻优精度和收敛速度的对比,结果证明改进粒子群算法(PSO_GWO)在收敛速度和寻优精度上均优于粒子群算法(PSO).     

基于混沌映射与反向学习机制的非线性灰狼优化算法

为提高灰狼优化算法种群多样性和搜索解的质量,提出一种基于Tent混沌函数与反向学习机制的非线性灰狼优化算法。采用Tent混沌函数和反向学习机制进行种群个体初始化,使得初始种群个体分布均匀及多样性增强;引入一种非线性收敛因子控制策略,平衡其全局搜索能力和局部搜索能力;引入动态权重策略以提升灰狼优化算法的收敛速度和收敛能力。为验证改进算法的有效性,采用8个基准数学函数测试其收敛速度和收敛精度,并与GWO、CGWO和I-GWO三种灰狼算法进行对比。实验结果表明:非线性灰狼优化算法在多个测试函数上的收敛精度均达到了10-5以上,收敛精度和收敛速度优于其他三种对比算法。     

采用动态双子群策略改进的灰狼算法及其在心电信号识别中的应用

针对基本灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优的缺点,将双子群策略引入灰狼算法,提出一种采用动态双子群策略改进的灰狼算法(DDGWO).该算法动态的将灰狼种群划分为较优子群和较差子群,较优子群与较差子群采用不同的非线性收敛因子,在进行全局搜索时,能够有效避免陷入局部最优.本文将DDGWO应用于SVM参数优化,并建立DDGWO-SVM模型进行心电信号识别实验,并与其他算法进行性能测试对比.结果表明,DDGWO具有更好的寻优特性,所建立的DDGWO-SVM模型获得了更高的心电分类识别精度.     

个体扰动的混沌对立学习与差分进化灰狼算法

针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO.引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力.8...     

基于正弦因子和量子局部搜索的灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时,存在依赖初始种群、过早收敛和易陷入局部最优等缺点,提出一种融合正弦控制因子和量子局部搜索的灰狼优化算法（QGWO）。通过对灰狼算法中的控制因子按照具有正弦变化的曲线变化,使改进后的算法在迭代前期加快收敛速度以快速完成全局搜索,并且在迭代后期减缓收敛速度以提高算法精度。引入量子局部搜索降低算法陷入局部最优的概率。选用12个标准测试函数对QGWO算法性能进行验证,分别从单峰、多峰和固定维测试函数对比分析。实验结果表明,与GWO、WOA、SCA和CGWO相比,QGWO对测试函数的求解有更高的精度和稳定性。通过工程实例优化KELM进行分类实验验证,QGWO表现出更好的寻优性能。