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针对标准灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优和求解精度低的问题,提出一种基于Logistic模型的控制参数自适应调整GWO(AGWO)算法.分析了控制参数a在算法进化过程中的重要作用,将Logistic模型理论嵌入到GWO算法中自适应调整控制参数a.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌序列方法产生初始种群.采用8个复杂基准测试函数进行数值实验,在相同的最大适应度函数评价次数下,AGWO总体性能上均优于标准GWO、NGWO、GWO-DE、IGWO和GA-GWO算法.实验结果表明,在GWO算法框架内,采用Logistic模型自适应调整控制参数在性能上明显优于线性递减调整方式. 相似文献
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