计算机时代2023，Issue(10) ：59-65,69.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.013

一种基于新移动策略的灰狼优化算法

Improved grey wolf optimization algorithm based on a new movement strategy

张军 代永强 施秋红
计算机时代2023，Issue(10) ：59-65,69.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.013
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一种基于新移动策略的灰狼优化算法

Improved grey wolf optimization algorithm based on a new movement strategy

张军 1代永强 1施秋红2
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作者信息

  • 1. 甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070
  • 2. 甘肃农业大学信息网络中心
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摘要

针对标准灰狼算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼优化算法(dynamic approach grey wolf optimization,DAGWO).该算法采用新的个体位置移动策略,增加狼群攻击的多样性和随机性,提高了收敛速度;同时,引入基于停滞检测的随机初始化策略增加种群多样性,提高了全局搜索能力.通过12个基准测试函数的仿真实验,表明DAGWO算法的收敛速度和求解精度均明显优于其他算法.此外,将DAGWO算法应用于减速器设计问题,证明了其在工程优化问题上的可行性和有效性.

关键词

灰狼优化算法/移动策略/停滞检测/基准测试函数/减速器设计

Key words

grey wolf optimization(GWO)/movement strategy/stagnation detection/benchmark functions/reducer design

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基金项目

国家自然科学基金资助项目(61402211)

国家自然科学基金资助项目(61063028)

国家自然科学基金资助项目(61210010)

甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-02)

甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019A-056)

甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA510)

出版年

2023
计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
参考文献量5
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