新型非线性收敛灰狼优化算法提升工程优化精度

本文主要探讨了一种新型的非线性收敛因子的灰狼优化算法，针对标准灰狼优化算法在解决复杂工程优化问题时遇到的挑战，即求解精度不足和容易陷入局部最优问题。作者针对这些问题，提出了一种创新的方法来改进算法性能。 首先，论文引入了反向学习策略，这是一种启发式策略，用于生成初始种群个体。这种方法旨在为全局搜索提供一个良好的起点，通过反向分析问题的历史轨迹，学习并模仿有效的解决方案，从而提高算法的整体搜索效率。 接着，作者受到粒子群优化算法的启发，提出了一个非线性递减收敛因子的更新公式。这个公式动态调整收敛因子的大小，使得算法能够在搜索过程中既能保持全局视野，又能在必要时聚焦于潜在的局部最优区域，实现全局搜索能力和局部搜索能力的平衡。这种非线性设计考虑了问题的复杂性和搜索空间的特性，有助于算法跳出局部最优陷阱。 为了避免算法陷入局部最优，作者还引入了对当前最优灰狼个体的变异操作。变异是遗传算法中的重要组成部分，它通过随机改变部分个体的特性，促使算法探索未知区域，增加了找到全局最优解的可能性。 为了验证改进后的灰狼优化算法的有效性，作者进行了广泛的仿真实验，选择了10个经典的无约束连续函数优化测试问题。实验结果表明，与标准灰狼优化算法相比，改进算法在求解精度和收敛速度上均有显著提升，这证明了新型算法在实际问题中的优越性能。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合了反向学习策略、非线性收敛因子和变异操作的灰狼优化算法，有效地提高了优化问题的求解效果。这对于复杂工程优化问题的处理具有重要的理论和实践价值，为后续的优化算法研究提供了新的思路和方法。