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一種改進灰狼優(yōu)化算法的用于求解約束優(yōu)化問題

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  針對基本灰狼優(yōu)化( GWO)算法存在求解精度低、收斂速度慢、局部搜索能力差的問題,提出一種改進灰狼優(yōu)化(IGWO)算法用于求解約束優(yōu)化問題。該算法采用非固定多段映射罰函數(shù)法處理約束條件,將原約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,然后利用ICWO算法對轉(zhuǎn)換后的無約束優(yōu)化問題進行求解。在ICWO算法中,引入佳點集理論生成初始種群,為算法全局搜索奠定基礎;為了提高局部搜索能力和加快收斂,對當前最優(yōu)灰狼個體執(zhí)行Powell局部搜索。采用幾個標準約束優(yōu)化測試問題進行仿真實驗,結(jié)果表明該算法不僅克服了基本CWO的缺點,而且性能優(yōu)于差分進化和粒子群優(yōu)化算法。

一種改進灰狼優(yōu)化算法的用于求解約束優(yōu)化問題

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