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基于改進自組織臨界優(yōu)化的元啟發(fā)式灰狼優(yōu)化算法

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  針對新型元啟發(fā)式算法灰狼優(yōu)化( GWO)算法在尋優(yōu)過程中易陷入局部最優(yōu)這一問題,提升該算法獲取全局最優(yōu)解的能力。介紹了該算法的基本原理和建模過程,并在此基礎上,結(jié)合自組織臨界性理論的優(yōu)點,提出了改進的極值優(yōu)化(IEO)算法,將IEO融入到CWO模型中,構(gòu)建基于自組織臨界(SOC)優(yōu)化的改進CWO算法(IEO-CWO)。通過與傳統(tǒng)優(yōu)化算法對于23個基準測試函數(shù)在尋優(yōu)性能上的綜合比較,驗證了IEO-CWO模型在獲取全局最優(yōu)解性能上的優(yōu)越性。

基于改進自組織臨界優(yōu)化的元啟發(fā)式灰狼優(yōu)化算法

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