【摘 要】
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在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以
【机 构】
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贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室,湖南人文科技学院能源与机电工程学院,长沙理工大学能源与动力工程学院,贵州财经大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61463009),贵州省科学技术基金(黔科合基础[2020]1Y012),湖南省教育厅重点项目(19A254),湖南省自然科学基金(2020JJ4382)资助
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在灰狼优化算法中,C是一个重要的参数,其功能是负责算法的勘探能力.目前,针对参数C的研究工作相对较少.另外,在算法进化过程中,群体中其他个体均向α、β和δ所在区域靠近以加快收敛速度.然而,算法易陷入局部最优.为解决以上问题,本文提出一种改进的灰狼优化算法(Lens imaging learning grey wolf optimizer algorithm,LIL-GWO).该算法首先分析了参数C的作用,提出一种新的参数C策略以平衡算法的勘探和开采能力;同时,分析了灰狼优化算法后期个体均向决策层区域聚集,
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