协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法
Improved grey wolf optimization algorithm coordinating the ability of exploration and exploitation作者机构：贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550025 贵州财经大学数学与统计学院贵阳550025 湖南人文科技学院能源与机电工程学院湖南娄底417000
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2017年第32卷第10期
页 面：1749-1757页
核心收录：
学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论]
基 金：国家自然科学基金项目(61463009) 商务部与贵州财经大学联合基金项目(2016SWBZD13) 贵州省科学技术基金项目(黔科合基础1022) 湖南省自然科学基金项目(2016JJ3079) 湖南省教育厅青年基金项目(14B097)
主 题：灰狼优化算法 探索能力 开发能力 非线性控制参数 佳点集方法
摘 要：提出一种协调探索和开发能力的灰狼优化算法.利用佳点集方法初始化灰狼个体的位置,为全局搜索多样性奠定基础;为协调算法的全局探索和局部开发能力,给出一种基于正切三角函数描述的非线性动态变化控制参数;为加快算法的收敛速度,受粒子群优化算法个体记忆功能的启发,设计一种新的个体位置更新公式.10个标准函数的测试结果表明,改进灰狼优化(IGWO)算法能够有效地协调其对问题搜索空间的探索和开发能力.
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