基于动态多种群的自适应混合灰狼差分进化算法

目的 解决灰狼算法初始种群生成方式导致其存在多样性差的问题。方法 结合差分算法改进灰狼算法,生成基于动态多种群策略的混合灰狼差分算法,算法采用动态多种群策略,利用3种差分算法变异策略,增强初始种群解的多样性,并将其作为灰狼算法的初始种群,采用局部搜索策略增强算法的探索能力,最后采用改进的种群大小线性递减策略来降低算法的时间复杂度,提高算法的收敛速度。结果与结论对CEC2014测试集4类15个基准测试函数进行仿真实验,并与经典DE,GWO及其变体算法进行比较,验证了所提出算法的有效性,最后应用该算法求解经典工程领域焊接梁设计优化问题,证明了所提出算法的优越性。