优化算法改进：新型ODGWO在高维函数与FCM聚类中的应用

"该文提出了一种改进的灰狼优化算法(ODGWO)，通过引入最优最差反向学习策略和动态随机差分变异算子，增强了全局搜索能力，适用于高维函数和模糊C均值(FCM)聚类优化问题。实验结果显示，ODGWO在高维函数优化上优于原始GWO和其他优化算法，在FCM聚类优化上表现出更优性能。" 在优化算法领域，灰狼优化算法(GWO)是一种基于群体智能的全局优化方法，以其出色的局部搜索能力和快速收敛性而受到关注。然而，当面临高维度和复杂问题时，GWO的全局搜索性能往往显得不足。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的改进版本，称为ODGWO（新型反向学习和差分变异的GWO）。 ODGWO的核心改进在于两个方面：最优最差反向学习策略和动态随机差分变异算子。最优最差反向学习策略借鉴了灰狼社会中阿尔法狼和欧米茄狼的行为，利用最优和最差解决方案的信息来引导搜索过程，从而提高全局探索能力。动态随机差分变异算子则是对原有搜索策略的补充，它引入了随机性，有助于跳出局部极小值，进一步增强算法的全局搜索性能。 为了平衡探索与开发的能力，ODGWO在搜索过程中采用了不同的操作策略。在算法的前半阶段，使用单维操作以深入挖掘局部最优解；而在后半阶段，切换到全维操作，以增加全局探索的范围。这种策略调整使得ODGWO能够在不同阶段灵活应对优化任务，从而提升了整体的优化性能。 实验部分，ODGWO被应用于一系列高维基准函数（如30维、50维和1000维函数）的优化，并且在模糊C均值(FCM)聚类问题上进行了测试。对比原版GWO以及其他先进的优化算法，ODGWO在高维函数优化上显示出显著的性能优势，其搜索效率和找到的最优解质量都有明显提升。在FCM聚类优化上，ODGWO也优于GWO、GWOepd和LGWO，这表明ODGWO在处理实际优化问题时具有更大的潜力和适用性。 改进的灰狼优化算法（ODGWO）通过融合反向学习和差分变异机制，有效增强了全局搜索能力，尤其在高维优化和聚类问题中展现出优越的性能。这一研究成果为解决复杂优化问题提供了新的思路，有望在实际应用中得到广泛推广。