改进灰狼优化算法：Cat混沌与高斯变异提升求解性能

本文主要探讨了"基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法"的研究论文。灰狼优化算法（GWO）作为一种群智能优化算法，源于对狼群行为的模拟，它在函数优化问题中表现出优异的性能，尤其在解决复杂问题时，如粒子群算法、人工蜂群算法和引力搜索算法等相比，具有更好的搜索能力和收敛性。然而，基本GWO算法也存在一些问题，如过度依赖初始种群、易出现过早收敛和容易陷入局部最优解。 为解决这些问题，研究人员提出了一种创新方法。首先，他们采用了混沌Cat映射来生成灰狼种群的初始位置，这一过程增加了种群的多样性，有助于算法在全球搜索过程中更有效地探索可能的解决方案空间。混沌Cat映射是一种非线性动力系统，通过其随机性和不可预测性，增强了算法的全局搜索能力。 其次，借鉴了粒子群优化中的个体记忆机制，该算法引入了记忆机制，使得每个灰狼个体能够记住先前的好解，这有助于增强算法的局部搜索性能，提高收敛速度，使其能在更短的时间内接近或找到局部最优解。 最后，为了防止算法陷入局部最优，论文引入了高斯变异扰动。高斯变异是一种随机变异操作，通过添加微小的随机扰动到当前最优解，迫使算法在局部最优附近进行探索，从而增加了解决全局最优的可能性。同时，结合优胜劣汰的选择规则，只有适应度较高的个体才能保留下来，进一步提高了算法的整体性能。 实验部分，作者对比了改进后的GWO算法与基本GWO、粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）以及蚂蚁 Colony Optimization（ACO）算法在13个基准测试函数上的表现。结果显示，改进的GWO算法在求解精度和收敛速度上均优于其他算法，这表明了其在实际问题求解中的优势。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合混沌Cat映射和高斯变异的改进灰狼优化算法，旨在提升算法的全局搜索能力和避免局部最优陷阱，从而在函数优化领域取得了显著的性能提升。这项研究对于优化算法的设计和实际应用具有重要的理论价值和实践意义。