典型文献
一种优化的灰狼算法
文献摘要：
针对传统灰狼算法存在局部开发能力弱、早熟收敛以及初始种群分布不均匀等缺点,优化了传统灰狼算法.采用Cat混沌映射和反向学习初始化种群,增加初始种群的多样性和均匀性;在灰狼位置更新方面结合了粒子群算法的个体位置更新策略的优势,降低了算法陷入局部最优的风险;引入非线性控制参数,平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力;利用Levy飞行对α狼进行全局搜索,防止了算法后期狼群丧失多样性和算法收敛早熟.利用优化后的灰狼算法对6个标准测试函数进行理论仿真,结果表明,与传统灰狼算法、粒子群算法和蚁群算法相比,优化后的灰狼算法在标准函数求解精度和算法稳定性方面均有显著提高.
文献关键词：
灰狼算法;粒子群算法;Levy飞行;Cat混沌映射;反向学习
中图分类号：
作者姓名：
杨寒石;吴皓月;孔德贵
作者机构：
黑龙江大学 电子工程学院,哈尔滨150080;黑龙江大学 计算机科学技术学院,哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]杨寒石;吴皓月;孔德贵-.一种优化的灰狼算法)[J].黑龙江大学自然科学学报,2022(02):238-245
A类：
B类：
灰狼算法,局部开发,早熟,初始种群,种群分布,分布不均匀,Cat,混沌映射,反向学习,初始化,位置更新,粒子群算法,更新策略,局部最优,非线性控制参数,全局搜索,搜索能力,Levy,狼群,和算,标准测试函数,理论仿真,蚁群算法,标准函数
AB值：
0.317048
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