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灰狼优化算法的改进及其在参数估计中的应用
【摘 要】
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灰狼优化算法是2014年提出的一种比较新颖的群智能优化算法,它的灵感来源于灰狼种群的等级制度和捕食行为,该算法具有结构简单、需要设置的参数少和在实验编码中容易实现等优点,目前,已在许多领域得到了广泛应用。然而,灰狼优化算法存在求解精度不高和收敛速度较慢等不足。本文重点研究GWO算法的改进及其应用范围的拓宽,主要工作是提出了SMIGWO、IGWO、CGWO三种改进算法,并对Muskingum、Ric
【机 构】
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西安理工大学
【出 处】
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西安理工大学
【发表日期】
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2019年08期
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