探索增强灰狼优化器：高维数值优化新方法

"这篇研究论文探讨了一种探索性增强的灰狼优化器在解决高维数值优化问题中的应用。灰狼优化器（GWO）是一种基于群体的优化技术，具有控制参数少、全局优化能力强的特点。文章深入研究了如何通过增强探索与利用的能力来改进灰狼优化器，以更有效地应对高维度的复杂优化挑战。" 本文的重点是提高灰狼优化器（GWO）在处理高维数值优化问题时的性能。GWO算法是近年来提出的一种生物启发式优化方法，其灵感来源于灰狼群在自然界中的狩猎行为。在标准的GWO中，狼群分为三种角色：阿尔法（领导者）、贝塔（次级领导者）和德尔塔（追随者），它们共同协作寻找问题的最优解。 然而，当面临高维度空间的优化问题时，传统的GWO可能会遇到局部最优解的陷阱，导致全局最优解的搜索效率降低。为了克服这一局限，论文提出了探索性增强的策略。这种策略旨在平衡算法的探索（发现新区域）和利用（深化已知区域）能力，以避免过早收敛并增强算法在复杂高维空间中的寻优能力。 探索性增强可能包括动态调整搜索参数、引入新的数学模型或者改变灰狼个体的行为模式。例如，可以通过改变追踪领导者的轨迹、调整搜索范围或者引入混沌序列等方式来增加算法的探索性，同时保持足够的利用能力来挖掘已发现的潜在优良解。 在论文中，作者们可能对比了改进后的GWO与其他优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）在高维问题上的性能，通过一系列实验验证了所提方法的有效性。这些实验可能包括各种测试函数的优化以及实际工程问题的应用，以证明该方法在解决复杂优化问题时的优势。 关键词包括：灰狼优化器、探索、利用、高维数值优化和全局优化。这表明论文不仅关注算法的理论改进，还涉及其实际应用和解决实际问题的能力。 这篇研究论文对提高灰狼优化器在高维优化问题中的表现进行了深入研究，为优化算法领域的研究提供了新的思路和方法，对于那些需要解决复杂、高维度优化问题的领域，如工程设计、机器学习模型参数调优、大数据分析等，都具有重要的理论和实践价值。