資料介紹
本文提出了一種新的元啟發(fā)式算法,稱為灰狼優(yōu)化器(gwo-optimizer,gwo),它是受灰狼(canis lupus)的啟發(fā),模仿了自然界中灰狼的領(lǐng)導(dǎo)階層和捕獵機(jī)制。四種類型的灰狼,如阿爾法、貝塔、三角洲和歐米茄,被用來模擬領(lǐng)導(dǎo)階層。此外,還實(shí)現(xiàn)了捕獵、尋找獵物、包圍獵物和攻擊獵物三個(gè)主要步驟。將該算法與粒子群優(yōu)化算法(PSO)、引力搜索算法(GSA)、差分進(jìn)化算法(DE)、進(jìn)化規(guī)劃算法(EP)和進(jìn)化策略(ES)進(jìn)行了比較研究,結(jié)果表明,該算法具有較好的全局優(yōu)化性能。與這些著名的元啟發(fā)式算法相比,該算法能夠提供非常有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。本文還考慮了三個(gè)經(jīng)典的工程設(shè)計(jì)問題(拉伸/壓縮彈簧、焊接梁和壓力容器設(shè)計(jì)),并給出了該方法在光學(xué)工程領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。經(jīng)典工程設(shè)計(jì)問題和實(shí)際應(yīng)用的結(jié)果表明,該算法適用于搜索空間未知的具有挑戰(zhàn)性的問題。
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