灰狼优化算法的探索开发协调改进：提升性能与效率

本文主要探讨了一种改进的灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimization, IGWO），该算法旨在提高在解决复杂优化问题时的协调能力，特别是在探索搜索空间的全局特性与开发潜在最优解的局部特性之间。算法的关键创新之处在于以下几个方面： 1. 初始化策略：利用佳点集方法来初始化灰狼个体的位置。佳点集是一种集合，包含问题可能的优良解，这种方法为全局搜索提供了丰富的多样性，有助于算法更快地发现潜在的好解。 2. 非线性动态控制参数：为了协调全局探索与局部开发，作者提出了一种基于正切三角函数的非线性动态变化控制参数机制。这种机制可以根据问题的特性实时调整算法的行为，使得搜索既能覆盖广阔的区域寻找可能的最优解，又能聚焦于局部区域进行深入挖掘。 3. 个体位置更新公式：借鉴粒子群优化算法中的个体记忆功能，设计了一种新的个体位置更新公式。这种设计有助于加快算法的收敛速度，使其在迭代过程中更有效地逼近最优解。 通过在10个标准函数上进行测试，研究结果表明，改进灰狼优化算法在保持搜索灵活性的同时，能够有效地平衡探索和开发的能力，从而显著提升了算法的性能。这使得IGWO在处理各种复杂优化问题时，无论是解决全局优化还是局部优化问题，都展现出优秀的适应性和效率。 本文提出的方法对于提高灰狼优化算法在实际应用中的性能具有重要的理论价值和实践意义，为优化问题的求解提供了一种新的有效策略。通过结合全局搜索和局部细化操作，IGWO算法能够更好地适应各种类型的优化任务，有望在众多领域如工程设计、机器学习等得到广泛应用。