一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化算法的用于求解約束優(yōu)化問題
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針對(duì)基本灰狼優(yōu)化（ GWO）算法存在求解精度低、收斂速度慢、局部搜索能力差的問題，提出一種改進(jìn)灰狼優(yōu)化（IGWO）算法用于求解約束優(yōu)化問題。該算法采用非固定多段映射罰函數(shù)法處理約束條件，將原約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題，然后利用ICWO算法對(duì)轉(zhuǎn)換后的無約束優(yōu)化問題進(jìn)行求解。在ICWO算法中，引入佳點(diǎn)集理論生成初始種群，為算法全局搜索奠定基礎(chǔ)；為了提高局部搜索能力和加快收斂，對(duì)當(dāng)前最優(yōu)灰狼個(gè)體執(zhí)行Powell局部搜索。采用幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)約束優(yōu)化測試問題進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該算法不僅克服了基本CWO的缺點(diǎn)，而且性能優(yōu)于差分進(jìn)化和粒子群優(yōu)化算法。
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