基于TENT映射的混合灰狼优化改进算法

"该资源是一篇学术论文，探讨了一种基于TENT映射的混合灰狼优化算法（PSO_GWO），旨在解决基本灰狼优化算法的局部最优问题，并引入了粒子群算法思想以增强算法性能。" 这篇论文介绍了一种针对基本灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）的改进策略，主要针对GWO算法容易陷入局部最优解以及忽视个体经验的问题。论文提出了一个名为PSO_GWO的新算法，该算法结合了TENT映射、非线性控制参数以及粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的概念。 首先，PSO_GWO利用TENT映射生成初始种群，这是一种混沌映射方法，能够增加种群个体的多样性，从而有助于跳出局部最优，探索更广阔的搜索空间。TENT映射的特点是能够在混沌中产生随机性，使得初始种群分布更为均匀，有利于全局搜索。 其次，论文采用了非线性控制参数，即在算法运行早期，控制参数的递减速度较慢，这有助于保持算法的全局探索能力，防止过早收敛。而在算法后期，控制参数的递减速度加快，增强了算法对局部最优的挖掘，从而提高了整体的收敛速度。 最后，PSO_GWO借鉴了PSO的思想，结合个体的最优历史位置和种群的最优位置来更新灰狼个体的位置信息。这种机制保留了灰狼个体的最佳历史信息，使得算法在保持全局搜索能力的同时，也能有效地进行局部优化。 为了验证PSO_GWO的有效性，论文对比了9个标准测试函数上的性能，与传统的GWO、IGWO（Improved Grey Wolf Optimization）以及其他算法进行了比较。实验结果显示，PSO_GWO在单峰和多峰函数上都能找到更优的解，并且在计算时间复杂度上优于IGWO。此外，随着种群规模的增加，PSO_GWO的收敛性表现得更加接近理想值，显示出良好的鲁棒性和全局搜索效率。 PSO_GWO是一种有效的优化算法，它结合了TENT映射的多样性和PSO的个体记忆机制，克服了基本灰狼优化算法的一些局限性，提高了搜索全局最优解的速度和鲁棒性。这种改进策略对于解决复杂优化问题具有重要的理论和实践价值，特别是在机器学习和优化领域。