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基于杂交策略的自适应灰狼优化算法
文献摘要：
针对灰狼优化算法(GWO)存在较为严重的收敛性缺陷问题,提出了一种基于杂交策略的自适应灰狼优化算法(AGWO).首先引入非线性收敛因子,以平衡算法的全局搜索性和局部开发性;其次引进遗传杂交策略,对灰狼群体以一定概率两两杂交以产生新个体,从而有效增强灰狼群体的多样性;同时为避免算法后期陷入局部最优解,受蝠鲼觅食策略的启发,引入蝠鲼觅食策略并加入了动态自适应调节因子以调节群体的多样性,有效提升算法的收敛精度及全局寻优性能.通过选取CEC2014中11个基准测试函数进行实验,与其他相关算法横纵向对比分析,多方位验证了AGWO算法的综合寻优性能.实验结果表明,在相同参数设置下,AGWO算法的收敛速度及综合寻优性能明显优于其他比较算法.
文献关键词：
灰狼优化算法;非线性收敛因子;遗传杂交策略;蝠鲼觅食策略
中图分类号：
作者姓名：
刘紫燕;吴应雨;梁静;陈运雷;张倩;郑旭晖
作者机构：
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]刘紫燕;吴应雨;梁静;陈运雷;张倩;郑旭晖-.基于杂交策略的自适应灰狼优化算法)[J].计算机应用研究,2022(01):113-117
A类：
AGWO,遗传杂交策略,蝠鲼觅食策略
B类：
灰狼优化算法,收敛性,缺陷问题,非线性收敛因子,全局搜索,局部开发,开发性,狼群,局部最优解,动态自适应,自适应调节,调节因子,收敛精度,全局寻优,寻优性能,CEC2014,基准测试函数,多方位,同参数,参数设置,收敛速度
AB值：
0.215419
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