【摘 要】
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针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)在收敛性研究上的不足,首先,通过定义灰狼群状态转移序列,建立了GWO算法的马尔科夫(Markov)链模型,通过分析Markov链的性质,证
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,中国电建集团贵州工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61861007,No.61640014),贵州省科技支撑计划(No.[2019]2152,No.[2017]2520-1),贵州省研究生创新基金(No.YJSCXJH[2019]005),贵州省物联网理论与应用案例库(No.KCALK201708),贵州省学科建设(No.ZDXK[2015]8)
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针对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)在收敛性研究上的不足,首先,通过定义灰狼群状态转移序列,建立了GWO算法的马尔科夫(Markov)链模型,通过分析Markov链的性质,证明它是有限齐次Markov链;其次,通过分析灰狼群状态序列最终转移状态,结合随机搜索算法的收敛准则,验证了GWO算法的全局收敛性;最后,对典型测试函数、偏移函数及旋转函数进行仿真实验,并与多种群体智能算法进行对比分析.实验结果表明,GWO算法具有全局收敛性强、计算耗时短和寻优精度高等优势.
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