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题名基于Cubic映射的灰狼优化算法及应用
被引量：22
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作者
张孟健
张浩
陈曦
杨靖
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机构
贵州大学电气工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2021年第11期2035-2042,共8页
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基金
国家自然科学基金(61861007,61640014)
贵州省工业攻关项目(黔科合支撑[2019]2152)
+3 种基金
贵州省研究生创新基金(YJSCXJH[2019]005)
贵州省科技基金(黔科合基础[2020]1Y266)
贵州省农业攻关项目(黔科合支撑[2017]2520-1)
贵州省联合基金(黔科合LH字[2017]7228)。
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文摘
针对标准的灰狼优化算法GWO对于复杂优化问题的求解易陷入局部最优的缺点,从混沌初始化和非线性控制策略2个角度,提出一种基于Cubic映射和反向学习的灰狼优化算法COGWO。首先,利用Cubic映射和反向学习策略对种群进行初始化,并通过非线性参数控制策略来调节寻优过程中的参数;然后,对6种基准测试函数进行寻优实验,实验结果表明,COGWO算法具有更好的收敛精度、收敛速度和稳定性;最后,将COGWO算法应用到了实际的工程优化问题中。
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关键词
灰狼优化算法
Cubic映射
反向学习
拉伸弹簧设计
非线性
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Keywords
grey wolf optimization algorithm
Cubic mapping
opposition-based learning
tensile spring design
nonlinear
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分类号
TP352
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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