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在標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法尋優(yōu)的中后期，由于衰減因子減小，灰狼群體中的個(gè)體均向領(lǐng)導(dǎo)層灰狼所在區(qū)域靠近，導(dǎo)致算法的全局尋優(yōu)能力差，降低了尋優(yōu)精度。針對該問題，提出了一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法（ Improved grey Wolf Optimization，IGWO）。該算法首先分析了衰減因子對灰狼算法（ Grey Wolf Optimization，GWO）的影響，提出了一種分段可調(diào)節(jié)衰減因子，用于平衡算法的勘探能力與開發(fā)能力。其可以根據(jù)不同優(yōu)化問題來尋找適當(dāng)?shù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更高精度的尋優(yōu)，并且保證了在尋優(yōu)過程的中后期，算法也具有一定的全局搜索能力。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)表明，提高勘探比例有利于提髙算法的收斂精度。冋時(shí)，在尋優(yōu)過程中，根據(jù)概率選擇對領(lǐng)導(dǎo)層灰狼分別進(jìn)行萊維飛行操作或隨杋游動(dòng)操作。利用萊維飛行短距離搜索與偶爾較長距離行走相間的搜索特點(diǎn)，提高算法的全局尋優(yōu)能力;利用隨杋游動(dòng)相對集中的搜索特性，提高局部尋優(yōu)能力。最后，對8個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并與其他幾種算法進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在尋優(yōu)精度、算法穩(wěn)定性及收斂速度上都有較大優(yōu)勢。
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