灰狼算法的优化研究与实现

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1、位代码：１０１８３分类号：ＴＰ３１１单研究生学号：２０１３５３Ｒ８３９密级：公开吉林大学硕士学位论文（专业学位）灰狼算法的优化研究与实现ｒｌｔｔｏｎｏｆＩｍｅｍｅｎａｉＮｏｖｅｌＲｅｓｅａｃｈａｎｄｐＧｒｅＷｏｌｆＡｌｏｒｉｔｈｍｙｇ作者姓名：康娜类别：工程硕士领域（方向）：软件工程指导教师：李颖教授培养单位：软件学院２０１８年６月灰狼算法的优化研究与实现ＮｏｖｅｌＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ

2、ｏｆＧｒｅｙＷｏｌｆＡｌｏｒｉｔｈｍｇ作者姓名：康娜领域（方向）：软件工程指导教师：李颖教授类别：在职工程硕士答辩日期：２０１８年月Ｖ日ｔ未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、、修改发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博士或硕士学位论文原创性声明（）本人郑重声明：所呈交学位论文

3、，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：ｔ年Ｐ月ｍｍ摘要灰狼算法的优化研究与实现一近２０年以来，元启发式优化算法经提出便在社会经济的各个领域得到了２０ＧＷＯ一广泛的应用。在１４年，灰狼优化（）算法被提出，是种新型元启发式

4、优化算法，这个算法在寻找最优解方面的性能优良。算法依然存在易于收敛到局部最优的缺陷一，然而，国内外学者对该算法在这问题上的改进研究却尚未深入展开。本文针对灰狼算法易陷入局部最优的缺陷导致搜索精度偏低的问题，提出了？一ＧＷ０ＧＷ０种改进的算法。首先，在算法的进化后期，由于群体中所有灰狼个体都朝着估计的最优个体区域逼近，整个群体易于陷入局部最优解，导致群体缺少多样性。本文将控制因子结合随机，随着搜索的不断进行，对局部的搜索也更为，Ｌ６ｖｙ飞，充分从而提高算法的性能，本

5、文引入具有较好随机性的；其次行策略一Ｌ一ｄｖｙ飞行移动系列较小步长后突然移动个较大步长，将其与ｇ和＆结合，从而有助于跳出局部最优，在进化后期，所有灰狼个体均向估计的全局最优；最后解方向移动，灰狼优化算法收敛速度明显变慢或停止，这是种群搜索的群智能优化算法的固有缺陷。为了避免灰狼优化算法陷入局部最优，本文对当前最优灰狼位置进行多样性变异。通过对多个基准测试函数的仿真实验，结果显示：相比于ＰＳ０算法、ＧＳＡ算法、ＦＥＰ算法和ＤＥ算法，所提改进的灰狼算法有效摆脱了局部收敛，在搜索精

6、度、算法稳定性以及收敛速度上具有明显优势。元启发式算法，群智能算法，优化算法，灰狼算法ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡｂｓｔｒａｃｔｌｔＷｏｉｔＮｏｖｅｌＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｐｅｍｅｎｔａｉｏｎｏｆＧｒｅｙｌｆＡｌｒｈｍｇｏｎｔｈｅａｓｔｔａｈｅｕｒｓｔｃｏｔｚａｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｕｓｅｄＩｐ２０ｅａｒｓｍｅｉｉｐｉｍｉｇｙｙ，ｉｎａｌｆｉｅｌｄｓｏｆｓｏｃｉａｌｅｃｏｎｏｍ．Ｉｎ２０１４Ｍｉ

7、ｒａｌｉｌｉｅｔａｌ．ｒｓｅｄａｎｅｗｍｅｔａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｌｙ，ｊｐｏｐｏｏｔｉｌＷｏｌｆｔｔｌｔｈｗｈｉｉｍｉｚａｔｏｎａｏｒｉｔｈｍｎａｍｅｄＧｒｅＯｉｍｉｚａｉｏｎＧＷＯ）ｏｒｉｍｃｈｈａｓｐｇｙｐ（ａｇ，ｅｘｃｅｌｌｅｎｔｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｆｉｎｄｉｎｔｈｅｏｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒｔｈｅｒｅａｒｅｓｔｉｌｌｓｏｍｅｐｇｐ，ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｖ

8、ｅｒｇｅｓｔｏｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｆｕｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｔｈｉｓｉｓｓｕｅｈａｓｎｏｔｙｅｔｂｅｅｎｌｌｙｅｘｐｏｒｅｄｂｙｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｎｓｃｈｏｌａｒｓ．ｇｎｔｈｉｓａｅｒａｍｎａｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｔｈａｔｒａｗｏｌａｌｏｒｉｔｈｍｉｓｅａｓｔｏｆａｌｔｏＩｐｐｉｉｆｌｉｎ，ｇｇｙｇｙ