灰狼与郊狼混合优化算法及其聚类优化

张新明姜云刘尚旺刘国奇窦智刘艳

河南师范大学;

摘要：

郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足.为弥补其不足,并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer,GWO)的优势,提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO,HCOAG).首先提出了一种改进的COA(Improved COA,ICOA),即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度,并提出一种动态调整组内郊狼数方案…展开v

关键词：优化算法、灰狼优化算法、郊狼优化算法、混合算法、聚类优化

所属期刊栏目：48

分类号：TP301.6;TP18;TP273

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;河南省高等学校重点科研项目

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：2757-2776