混合灰狼优化算法提升高维优化问题求解性能

本文主要探讨了求解高维优化问题的一种创新算法——混合灰狼优化算法。在传统的灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的基础上，作者针对高维优化问题中的挑战进行了改进。GWO算法在处理高维问题时，可能会遇到解精度低、收敛速度慢以及易陷入局部最优解的困境。为解决这些问题，研究者提出了以下关键策略： 1. 混沌映射：算法采用混沌序列作为初始种群，这有助于提供更广泛的搜索范围，增强了全局搜索的能力。混沌映射是一种复杂的非线性动态系统，其随机性和不可预测性使得种群能够覆盖到优化空间的多个区域，从而提高搜索效率。 2. 精英反向学习：针对当前种群中的精英个体，实施精英反向学习策略。这意味着算法不仅依赖于最优秀的个体，还考虑它们的反向路径，以此来平衡搜索的探索性和开发性。这样可以防止算法过度集中在局部最优，促进算法跳出局部最优陷阱。 3. 混沌扰动：在搜索过程中，对决策层个体进行混沌扰动操作，这是一种随机性的干扰，可以打破可能存在的局部结构，使算法有更多机会发现全局最优解，降低陷入局部最优的可能性。 通过在10个不同维度（100维、500维和1000维）的标准测试函数上进行数值实验，实验结果显示，混合灰狼优化算法在求解精度和收敛速度方面显著优于传统的灰狼优化算法和其他对比算法。这表明，该算法在处理高维优化问题时具有显著的优势，能够在保持搜索效率的同时，提高解决方案的质量。 总结来说，本文提出的混合灰狼优化算法通过结合混沌映射的全局搜索特性、精英反向学习的策略以及混沌扰动来增强算法性能，成功地解决了高维优化问题中的关键挑战，具有很好的实用价值和理论意义。这对于解决复杂工程问题、机器学习中的参数优化以及大数据分析等领域的问题都具有重要的应用前景。