基于改进灰狼算法的多任务优化算法

摘要

针对已有多任务优化算法寻优精度受限、计算时间成本过高等问题,提出一种基于改进灰狼算法的多任务优化算法(improved grey wolf algorithm based multitask optimization algorithm,IGWMTO)。该算法采用灰狼算法代替典型多任务算法中的遗传算法,计算个体的因素等级和技能因子实现狼群分类,并以此更新个体隶属任务,引入扰动因子和动态权重改善狼群个体的更新方式。仿真测试结果表明:相比于传统多任务优化算法,所提算法在4个优化问题上的寻优精度的提升均超过了4.8%,计算耗时降低了70%以上。