基于混沌映射与反向学习机制的非线性灰狼优化算法

为提高灰狼优化算法种群多样性和搜索解的质量,提出一种基于Tent混沌函数与反向学习机制的非线性灰狼优化算法。采用Tent混沌函数和反向学习机制进行种群个体初始化,使得初始种群个体分布均匀及多样性增强;引入一种非线性收敛因子控制策略,平衡其全局搜索能力和局部搜索能力;引入动态权重策略以提升灰狼优化算法的收敛速度和收敛能力。为验证改进算法的有效性,采用8个基准数学函数测试其收敛速度和收敛精度,并与GWO、CGWO和I-GWO三种灰狼算法进行对比。实验结果表明:非线性灰狼优化算法在多个测试函数上的收敛精度均达到了10-5以上,收敛精度和收敛速度优于其他三种对比算法。     

引入莱维飞行与动态权重的改进灰狼算法

针对求解复杂优化问题时,灰狼（GWO）算法存在全局搜索能力不足、容易陷入局部最优值等问题,提出一种引入莱维飞行与动态权重策略的改进灰狼算法（LGWO）。基于Singer混沌映射初始化灰狼个体位置,增加种群多样性;收敛因子采用新的非线性更新策略,在种群迭代全期平衡全局搜索与局部搜索能力;在种群位置更新公式引入莱维飞行与动态权重策略,增加种群跳出局部最优值的概率,提升寻优准确度。通过8个基准函数的测试,并与其他优化算法和改进算法进行对比,LGWO取得了最优的收敛速度与预测精度,并验证了LGWO算法优化高维复杂问题的有效性。     

渐进式分组狩猎的灰狼优化算法及其工程应用

针对灰狼优化（GWO）算法在求解复杂优化问题时存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,提出了一种渐进式分组狩猎的灰狼优化（PGGWO）算法。首先,设计了非线性多收敛因子以增强全局勘探能力、避免局部最优;其次,提出了渐进式位置更新策略,该策略引入长鼻浣熊的包围策略和动态权重因子,前者在提高收敛精度和速度的同时避免局部最优,后者则动态地提升算法的收敛速度及全局寻优性能。最后,通过与标准GWO、4个GWO先进变体以及4个竞争力较强的新型进化算法对比,验证了PGGWO算法的有效性和先进性。在24个Benchmark函数和3个实际工程优化问题上的实验结果表明,PGGWO算法在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,并且对约束优化问题也是有效的。     

动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种动态反向搜索更新位置的改进灰狼优化算法（DAGWO）。该算法在原始的位置更新公式中引入个体历史最优位置引导策略,以加快算法的收敛速度;同时,引入反向搜索因子,该因子依据种群早熟判别指标动态调节自身取值,在算法陷入局部极值时令灰狼个体向整个种群中最差个体方向进行反向搜索,以提高种群跳出局部极值的能力。此外,构造了一种新型局部扰动的非线性收敛因子[a],以平衡算法的全局和局部搜索能力。对20个经典测试函数进行仿真实验,结果表明在求解精度、收敛速度和算法的稳定性上,DAGWO算法与标准智能优化算法和其他相关改进算法相比更有优越性。     

多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法

针对基本阿奎拉鹰算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,通过在全局搜索阶段引入多项式变异扰动策略,在局部开发阶段引入自适应权重优化策略,改进了阿奎拉鹰算法的局部探索能力,并且引入了Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,引入动态转换概率策略来平衡全局探索和局部开发的比重,故提出多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法。采用基本阿奎拉鹰算法、哈里斯鹰算法、灰狼算法、鲸鱼算法、海鸥算法做对比,9个基准测试函数和2个工程优化问题对改进后的算法进行寻优性能验证,结果表明：改进后的算法在多数测试函数上取得较好的寻优效果,在工程优化问题中,效果优于多数对比算法。证明了改进后的算法具有更快的收敛速度和精度,并在工程应用中取得较好效果。     

基于双权重因子的改进鲶鱼效应灰狼优化算法

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...     

重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）存在的求解精度较低、后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种改进灰狼优化算法（EGWO）。该算法引进两种改进策略：用以平衡算法全局搜索性和局部开发性的非线性收敛因子调整策略和用以降低陷入局部最优风险的精英个体重选策略。通过在9个基准测试函数上的实验与标准GWO算法,以及文献提出的5种改进灰狼算法和4种其他算法进行对比,从算法寻优的精确性和鲁棒性两个方面验证两种算法改进策略的有效性。实验结果表明,两种改进策略都能提升算法性能,综合使用两种策略的EGWO在收敛速度和求解精度都明显优于其他比较算法。     

融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法

蝴蝶优化算法是近年来提出的一种新型自然启发式算法。针对基本蝴蝶优化算法收敛速度慢、求解精度低、稳定性差等问题,提出了一种融合变异策略的自适应蝴蝶优化算法。通过引入动态调整转换概率策略,利用迭代次数和个体适应度的变化信息动态调整转换概率,有效维持了算法全局探索与局部搜索的平衡;通过引入自适应惯性权重策略和局部变异策略,利用惯性权重值和混沌记忆权重因子进一步提高了算法的多样性,有效避免算法早熟收敛,同时加快了算法的收敛速度和求解精度。利用改进算法对12个基准测试函数进行仿真实验,与基本蝴蝶优化算法、粒子群算法、樽海鞘群算法、灰狼优化算法等其他算法对比表明,改进算法具有收敛速度快、寻优精度高、稳定性强等优异性能。     

基于杂交策略的自适应灰狼优化算法

针对灰狼优化算法(GWO)存在较为严重的收敛性缺陷问题,提出了一种基于杂交策略的自适应灰狼优化算法(AGWO)。首先引入非线性收敛因子,以平衡算法的全局搜索性和局部开发性;其次引进遗传杂交策略,对灰狼群体以一定概率两两杂交以产生新个体,从而有效增强灰狼群体的多样性;同时为避免算法后期陷入局部最优解,受蝠鲼觅食策略的启发,引入蝠鲼觅食策略并加入了动态自适应调节因子以调节群体的多样性,有效提升算法的收敛精度及全局寻优性能。通过选取CEC2014中11个基准测试函数进行实验,与其他相关算法横纵向对比分析,多方位验证了AGWO算法的综合寻优性能。实验结果表明,在相同参数设置下,AGWO算法的收敛速度及综合寻优性能明显优于其他比较算法。     

基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

个体扰动的混沌对立学习与差分进化灰狼算法

针对传统灰狼优化算法易于陷入局部最优、寻优精度低的问题,提出基于混沌对立学习和差分进化机制的改进灰狼优化算法CODEGWO.引入混沌对立学习策略生成灰狼初始种群,提升初始解的质量,加速算法收敛;引入差分进化的局部搜索机制,改善灰狼的局部开发与邻近区域的搜索能力;引入个体扰动机制增加种群多样性,改进灰狼的全局搜索能力.8...     

改进灰狼算法及其应用

为提高灰狼算法的探索与开发能力,提出一种改进的多策略灰狼算法。在标准灰狼算法基础上加入对立搜索策略,提高算法收敛速度;引入正弦余弦搜索策略,提高算法的寻优精度;引进自适应局部搜索策略,避免算法陷入局部最优解,提升算法全局勘探开发能力。8个Benchmark函数的仿真实验结果表明,改进算法显著提升了算法的寻优精度和收敛速度。将改进的灰狼算法结合最小二乘支持向量机应用于加氢裂化数据建模问题,仿真取得了较好的结果,进一步验证了改进算法的有效性。     

双策略学习和自适应混沌变异的郊狼优化算法

针对郊狼优化算法（coyote optimization algorithm,COA）存在收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,提出一种基于双策略学习机制和自适应混沌变异策略的改进郊狼算法（coyote optimization algorithm based on dual strategy learning and adaptive chaotic mutation,DCSCOA）。首先,引入振荡递减因子,以产生具有多样性的个体来增强全局搜索能力;其次,利用双策略学习机制,适度地增强组群头狼的影响,以平衡算法的局部挖掘能力和全局搜索能力,同时提高算法的求解精度和收敛速度;最后,使用自适应混沌变异机制,在算法停滞时产生新个体,以使算法跳出局部最优。通过对20个基本测试函数和11个CEC2017测试函数进行仿真实验,结果验证了改进算法具有更高的求解精度、更快的收敛速度和更强的稳定性。     

自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法

针对算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了自适应t分布变异和动态边界策略改进的算术优化算法（t-CAOA）。利用引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。对10个单模态和多模态函数进行寻优实验,并与鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm）、灰狼优化算法（grey wolf optimizer）等算法进行对比,实验结果表明,经过改进的算术优化算法具有更高的寻优精度和稳定性。进一步对t-CAOA进行求解大规模优化问题的实验,实验结果表明改进过的t-CAOA可以有效地解决大规模优化问题。     

具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是新型启元优化算法,相比于其他群体智能优化算法,该算法同样存在收敛速度较慢、不稳定、易陷入局部最优等问题。针对上述问题,根据GWO算法的结构特点,提出了一种自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(Chaotic Local Search GWO),利用自适应调整策略来提高GWO算法的收敛速度,通过混沌局部搜索策略增加种群的多样性,使搜索过程避免陷入局部最优。最后利用6个测试函数对算法进行仿真验证,并结合其他4种算法进行了横向比较。实验结果证明,所提出的改进算法在收敛速度、精度以及稳定性方面具有明显的优势。     

基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法

针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法.采用Halton序列初始化种群,生成均匀分布的个体,减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重,协调算法全局搜索与局部开发之间的转换,提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略,提升算法局部抗停滞能力.通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知,改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性.最后,通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果,进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性.