一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法

摘要：

针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点,提出了一种基于差分进化(DE)算法和灰狼(GWO)算法的混合优化算法(DEGWO).该算法利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性,然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索.在整个寻优过程中,反复迭代渐进收敛.选取此3个测试函数进行仿真验证,结果表明,混合优化算法相比于DE算法和GWO算法,其求解精度、收敛速度、搜索能力都有了显著提高.

关键词：差分进化、灰狼算法、混合优化算法、测试函数

所属期刊栏目：17

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划项目20150203003SF

在线出版日期：2017-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：266-269