典型文献
引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法
文献摘要：
针对求解复杂优化问题时,灰狼(GWO)算法存在全局搜索能力不足、容易陷入局部最优值等问题,提出一种引入莱维飞行与动态权重策略的改进灰狼算法(LGWO).基于Singer混沌映射初始化灰狼个体位置,增加种群多样性;收敛因子采用新的非线性更新策略,在种群迭代全期平衡全局搜索与局部搜索能力;在种群位置更新公式引入莱维飞行与动态权重策略,增加种群跳出局部最优值的概率,提升寻优准确度.通过8个基准函数的测试,并与其他优化算法和改进算法进行对比,LGWO取得了最优的收敛速度与预测精度,并验证了LGWO算法优化高维复杂问题的有效性.
文献关键词：
灰狼优化算法;莱维飞行;动态权重;Singer映射
中图分类号：
作者姓名：
丁瑞成;周玉成
作者机构：
山东建筑大学 信息与电气工程学院,济南 250101
文献出处：
引用格式：
[1]丁瑞成;周玉成-.引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法)[J].计算机工程与应用,2022(23):74-82
A类：
B类：
莱维飞行,动态权重,改进灰狼算法,优化问题,全局搜索,搜索能力,局部最优,最优值,LGWO,Singer,混沌映射,初始化,种群多样性,收敛因子,更新策略,局部搜索,位置更新,跳出局部,基准函数,改进算法,收敛速度,算法优化,高维,复杂问题,灰狼优化算法
AB值：
0.319743
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