基于正态概率密度函数的改进灰狼优化算法研究

摘要：

针对灰狼优化算法(GWO)存在收敛速度不够快、求解精度不够高、易陷入局部最优解等问题,本文提出了一种基于正态概率密度函数的改进灰狼优化算法(NGWO),NGWO利用正态概率密度函数改进了GWO的惯性权重,它是GWO的一种扩展,能有效地平衡GWO的局部搜索和全局搜索能力.使用5个经典的测试函数验证NGWO的寻优性能,实验结果表明,相比其他5种群智能优化算法,NGWO具有更高的收敛速度、寻优精度和稳定性.

关键词：灰狼优化算法、正态概率密度函数、收敛速度、寻优精度、稳定性

所属期刊栏目：7

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：135-139,143