【摘 要】
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在标准灰狼优化算法寻优的中后期,由于衰减因子减小,灰狼群体中的个体均向领导层灰狼所在区域靠近,导致算法的全局寻优能力差,降低了寻优精度。针对该问题,提出了一种改进灰
【机 构】
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武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51774219)
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在标准灰狼优化算法寻优的中后期,由于衰减因子减小,灰狼群体中的个体均向领导层灰狼所在区域靠近,导致算法的全局寻优能力差,降低了寻优精度。针对该问题,提出了一种改进灰狼优化算法(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)。该算法首先分析了衰减因子对灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)的影响,提出了一种分段可调节衰减因子,用于平衡算法的勘探能力与开发能力。其可以根据不同优化问题来寻找适当的参数,实现更高精度的寻优,并且保证了在寻优过程的中后期,算法也
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