【摘 要】
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高维函数优化一般是指维数超过100维的函数优化问题,由于“维数灾难”的存在,求解起来十分困难.针对灰狼算法迭代后期收敛速度慢,求解高维函数易陷入局部最优的缺点,在基本灰
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51774228,51404182);陕西省自然科学基金资助项目(2017JM5043);陕西省教育厅专项科研计划项目(17JK0425)
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高维函数优化一般是指维数超过100维的函数优化问题,由于“维数灾难”的存在,求解起来十分困难.针对灰狼算法迭代后期收敛速度慢,求解高维函数易陷入局部最优的缺点,在基本灰狼算法中引入了三种遗传算子,提出了一种遗传-灰狼混合算法(Hybrid Genetic Grey Wolf Algorithm, HGGWA).混合算法充分发挥了两种算法各自的优势,提高了算法的全局收敛性,针对精英个体的变异操作有效地防止算法陷入局部最优值.通过13个标准测试函数和10个高维测试函数验证了算法的性能,并将优化结果与PSO、GSA、GWO三种基本算法以及9种改进算法进行比较.仿真结果表明:该算法在收敛精度方面得到了极大改进,证明了HGGWA算法求解高维函数的有效性.
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