基于模糊控制的权重决策灰狼优化算法

摘要：

针对灰狼优化算法后期收敛速度慢,求解精度低等问题,提出一种基于模糊控制的权重决策灰狼优化算法.首先,提出一种新的非线性收敛因子,以提高算法的全局搜索能力及收敛速度;其次,提出一种基于模糊控制的权重决策策略,通过模糊控制器对决策层的个体赋予不同权重进行种群位置更新的决策,增强算法的寻优能力.选取23个标准测试函数对该算法及对比算法进行数值实验,实验结果表明,本文提出的改进的灰狼优化算法在求解精度和算法稳定性等指标优于对比算法.

关键词：灰狼优化算法(GWO)、模糊控制、启发算法、权重因子、群体优化算法

所属期刊栏目：27

资助基金：国家自然科学基金61274025;中国科学院声学研究所青年英才计划项目QNYC201622

在线出版日期：2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：202-208