典型文献
基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法
文献摘要：
针对GWO算法易早熟收敛、寻优速度和精度不高等问题,提出一种基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法(IGWO).首先,采用Logistic混沌映射初始化灰狼种群,提高种群初始化位置的质量;然后针对头狼扰动和个体搜寻步长引入两种不同的权重因子,用来平衡算法局部开发和全局搜索能力;最后引入改进的鲶鱼效应策略,保证种群活力,进一步提高算法收敛精度,避免算法陷入局部最优解.仿真结果采用10个标准测试函数与其他智能优化算法进行低维和高维寻优对比,并与其他改进灰狼优化算法进行对比,结果表明,改进的灰狼优化算法具有较高的鲁棒性.
文献关键词：
灰狼优化算法;Logistic混沌映射;自适应随机权重;鲶鱼效应
中图分类号：
作者姓名：
刘成汉;何庆
作者机构：
贵州大学 大数据与信息工程学院,贵阳550025;贵州省公共大数据重点实验室,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]刘成汉;何庆-.基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法)[J].小型微型计算机系统,2022(02):320-327
A类：
双权重因子,自适应随机权重
B类：
鲶鱼效应,早熟,IGWO,混沌映射,种群初始化,对头,搜寻,步长,局部开发,全局搜索,搜索能力,应策,收敛精度,局部最优解,标准测试函数,智能优化算法,低维,高维,改进灰狼优化算法,改进的灰狼优化算法
AB值：
0.223489
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