求解函数最优解的改进灰狼算法

摘要

针对基本灰狼算法应用于函数优化问题时易陷入局部最优且求解全局最优解精度差的问题,提出了一种改进的灰狼算法.通过分析问题出现的根源,改进算法采用个体随机选择性策略修改了基本灰狼算法在全局搜索过程中的更新公式,用以调整算法局部搜索和全局搜索之间的相互平衡.通过对多个基准测试函数的数值分析实验,在与其它几种优化算法的比较中,结果表明:改进的灰狼算法是有效的,在搜索精度、稳定性以及收敛速度上均有明显的提升.