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基于Levy飞行策略的灰狼优化算法

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针对灰狼优化算法(GWO)收敛精度差、求解多峰优化问题容易陷入局部最优的缺陷,论文提出了一种基于Levy飞行策略的灰狼优化算法(LGWO).在LGWO算法中,引入自适应位置更新策略、非线性收敛因子帮助算法平衡全局与局部搜索阶段,提升算法精度;除此之外,引入Levy飞行策略在算法在陷入局部最优时帮助算法快速跳出,进一步提升算法性能.使用IEEE CEC-2017中的9个测试函数验证算法性能,并与粒子群算法(PSO)、原始灰狼算法(GWO)、布谷鸟灰狼算法(GWOCS)进行对比,实验结果表明LGWO算法的收敛精度、收敛速度和稳定性都有了明显进步.
Grey Wolf Optimization Algorithm Based on Levy Flight Strategy

崔鸣、靳其兵

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北京化工大学信息科学与技术学院 北京 100029

群智能优化算法 灰狼优化算法 自适应策略 Levy飞行策略

国家自然科学基金中央高校基本科研业务费项目

61673004XK1802-4

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.006

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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