基于改進自組織臨界優化的元啟發式灰狼優化算法
2016-06-28 08:23:31徐達宇LIURenping
計算機應用 2016年6期
徐達宇 LIU Renping
摘 要：針對新型元啟發式算法灰狼優化（GWO）算法在尋優過程中易陷入局部最優這一問題，提升該算法獲取全局最優解的能力。介紹了該算法的基本原理和建模過程，并在此基礎上，結合自組織臨界性理論的優點，提出了改進的極值優化（IEO）算法，將IEO融入到GWO模型中，構建基于自組織臨界（SOC）優化的改進GWO算法（IEOGWO）。通過與傳統優化算法對于23個基準測試函數在尋優性能上的綜合比較，驗證了IEOGWO模型在獲取全局最優解性能上的優越性。
關鍵詞：元啟發式算法；灰狼優化算法；自組織臨界；全局最優化
中圖分類號： TP301.6TP391 文獻標志碼：A英文標題
