禁忌搜索灰狼优化算法研究

摘要：

灰狼优化算法是模拟灰狼捕食行为的新型智能优化算法.原始灰狼算法由于种群迭代更新始终靠近最优解,所以存在易陷入局部最优解以及早熟收敛过快的现象.为了解决该问题,提出了一种基于禁忌搜索的灰狼优化算法,在原始灰狼优化算法中引入禁忌表的策略.禁忌表可以记录若干次历史搜索记录,下轮算法迭代可通过检索禁忌表来避免迂回搜索.当算法多次迭代且无法进一步获得更优解时,对当前最优解再进行一轮禁忌搜索,使得算法在一定次数内避免再次回到历史搜索中,进而跳出局部最优.通过对8个Benchmark基准函数的寻优测试表明,改进后的算法与原始灰狼优化算法和粒子群算法相比,其全局搜索能力获得显著提高,收敛速度加快,收敛精度更高,寻优能力更佳.

关键词：灰狼优化算法、禁忌搜索算法、局部搜索、局部最优

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61136002;陕西省科技计划工业公关项目2014k06-36;陕西省教育科技计划项目2013JK1128;西安市科技计划项目CX121887

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：55-60