基于Levy飞行策略的灰狼优化算法
崔鸣
靳其兵
北京化工大学信息科学与技术学院 北京 100029
摘要：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.
关键词：群智能优化算法灰狼优化算法自适应策略Levy飞行策略
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61673004)中央高校基本科研业务费项目(XK1802-4)
论文发表日期：2022-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 948-952,958 )
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