一种基于教与学的混合灰狼优化算法.pdf

《一种基于教与学的混合灰狼优化算法》这篇论文主要关注的是灰狼优化算法（GWO）的改进，以解决其在优化过程中存在的问题，如收敛精度不高和容易陷入局部最优。灰狼优化算法是一种生物启发式算法，模仿了灰狼群体在狩猎过程中的行为来寻找问题的解决方案。 该论文提出了一个名为混合灰狼优化算法（HGWO）的新方法，它结合了教与学算法（TLBO）和粒子群优化算法（PSO）的优点。通过采用佳点集理论进行种群初始化，这种方法能够增强初始种群的遍历性，有助于探索更广泛的解空间，防止过早收敛。 论文引入了一种非线性控制参数策略。这个策略在算法的早期阶段增强了全局搜索能力，帮助算法避免过早收敛到局部最优解。而在迭代后期，这种策略又增加了局部开发能力，以提高算法的收敛精度。这是对GWO原有控制参数的一种改进，旨在平衡全局搜索和局部搜索的能力。 论文将教与学算法和粒子群优化算法的元素融入灰狼优化算法中，对位置更新公式进行了修改，优化了算法的搜索方式，进一步提升了算法的收敛性能。教与学算法借鉴了教育过程中的教学和学习机制，而粒子群优化算法则利用了群体智能，两者结合可以促进算法的多样性和协同搜索能力。 为了验证新提出的HGWO算法的有效性，作者们选择了9个标准测试函数，并将其与其他优化算法（包括原始的GWO和其他群体智能优化算法）进行了比较。实验结果显示，HGWO算法在性能上优于GWO和其他优化算法，显示出在改进算法中具有一定的优越性。 这篇论文介绍了一种新的混合优化策略，通过结合不同的优化算法思想，有效地提高了灰狼优化算法的搜索效率和全局优化能力，为解决复杂优化问题提供了新的途径。这种改进对于工程领域，特别是需要高效优化技术的电力系统调度、聚类分析等问题，具有重要的理论和实践价值。