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题名多目标灰狼优化算法的改进策略研究
被引量：18
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作者
崔明朗
杜海文
魏政磊
李聪
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第5期156-164,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.61601505)
航空科学基金(No.20155196022)
陕西省自然科学基金(No.2016JQ6050)
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文摘
为了解决多目标灰狼优化算法(MOGWO)易陷入局部最优,稳定性差等缺点,基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析,提出了两条改进策略:一是通过引入"观察"策略赋予灰狼个体自主探索的能力,以提高算法的优化效率和跳出局部最优的能力;二是改进控制参数调整策略,选用幂函数取代线性函数以提高算法的稳定性。然后对两条改进策略进行了可行性分析,提出了带观察策略的多目标灰狼算法并进行了算法复杂度分析。最后通过对6个不同特点测试函数的多次重复实验,结合GD与IGD两种通用评价指标,对原算法、改进后算法和多目标粒子群算法进行比较,从算法效率、寻优能力和稳定性等方面综合验证了算法改进的有效性和优越性。
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关键词
多目标灰狼算法
观察策略
控制参数
Pareto边界
多目标优化评价方法
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Keywords
Multi-Objective Grey Wolf Optimizer(MOGWO)
survey strategy
control parameter
pareto optimal front
evaluation method of multi-objective optimization
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分类号
TP310
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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