改进的灰狼优化算法 GWO

资 源 简 介

改进的灰狼优化算法 GWO

详 情 说 明

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer)是一种受自然界灰狼社会等级和狩猎行为启发的群体智能算法。它通过模拟α、β、δ三类领导狼和ω跟随狼的行为机制来实现优化搜索。然而标准GWO在求解连续函数优化问题时存在两个主要缺陷：一是收敛精度不足，二是容易陷入局部最优出现早熟收敛现象。

针对这些问题，改进的灰狼优化算法主要从三个方向进行优化：首先引入非线性收敛因子，使得算法在前期保持较强的全局探索能力，在后期加强局部开发能力；其次采用动态权重策略，根据狼群位置信息自适应调整领导狼的权重分配；最后融合反向学习机制，通过计算当前解的逆向解来扩大搜索范围，提高跳出局部最优的能力。

这些改进策略共同作用使得算法在探索与开发之间达到更好的平衡，既保证了种群多样性，又能进行精细搜索。实验表明改进后的GWO在收敛速度和求解精度上均有显著提升，特别是对于高维多峰函数优化问题表现出更强的鲁棒性。