求解约束优化问题的改进灰狼优化算法

被引：65

作者：

龙文 ^{[1
]}

赵东泉 ^{[2
]}

徐松金 ^{[3
]}

机构：

[1] 贵州省经济系统仿真重点实验室(贵州财经大学)

[2] 枣庄科技职业学院机械工程系

[3] 铜仁学院数学科学学院

来源：

计算机应用 | 2015年 / 35卷 / 09期

关键词：

灰狼优化算法; 约束优化; 非固定多段映射罚函数法; 佳点集;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件,将原约束优化问题转化为无约束优化问题,然后利用IGWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在IGWO算法中,引入佳点集理论生成初始种群,为算法全局搜索奠定基础;为了提高局部搜索能力和加快收敛,对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验,结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点,而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。

引用

页码：2590 / 2595

页数：6

共 12 条

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