基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法

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.