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期刊文章详细信息

改进灰狼算法及其应用    

Improved gray wolf optimization and its application

  

文献类型:期刊文章

作  者:袁岩[1] 曹萃文[1]

YUAN Yan;CAO Cui-wen(Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China)

机构地区:[1]华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室

出  处:《计算机工程与设计》

基  金:国家自然科学基金项目(61673175、61573144)

年  份:2020

卷  号:41

期  号:2

起止页码:513-521

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为提高灰狼算法的探索与开发能力,提出一种改进的多策略灰狼算法。在标准灰狼算法基础上加入对立搜索策略,提高算法收敛速度;引入正弦余弦搜索策略,提高算法的寻优精度;引进自适应局部搜索策略,避免算法陷入局部最优解,提升算法全局勘探开发能力。8个Benchmark函数的仿真实验结果表明,改进算法显著提升了算法的寻优精度和收敛速度。将改进的灰狼算法结合最小二乘支持向量机应用于加氢裂化数据建模问题,仿真取得了较好的结果,进一步验证了改进算法的有效性。

关 键 词:灰狼算法  正弦余弦搜索  自适应局部搜索  最小二乘支持向量机 数据建模

分 类 号:TP18]

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同被引文献:

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