徐達(dá)宇 LIU Renping
摘 要:針對(duì)新型元啟發(fā)式算法灰狼優(yōu)化(GWO)算法在尋優(yōu)過(guò)程中易陷入局部最優(yōu)這一問(wèn)題,提升該算法獲取全局最優(yōu)解的能力。介紹了該算法的基本原理和建模過(guò)程,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合自組織臨界性理論的優(yōu)點(diǎn),提出了改進(jìn)的極值優(yōu)化(IEO)算法,將IEO融入到GWO模型中,構(gòu)建基于自組織臨界(SOC)優(yōu)化的改進(jìn)GWO算法(IEOGWO)。通過(guò)與傳統(tǒng)優(yōu)化算法對(duì)于23個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)在尋優(yōu)性能上的綜合比較,驗(yàn)證了IEOGWO模型在獲取全局最優(yōu)解性能上的優(yōu)越性。
關(guān)鍵詞:元啟發(fā)式算法;灰狼優(yōu)化算法;自組織臨界;全局最優(yōu)化
中圖分類號(hào): TP301.6TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A英文標(biāo)題