[发明专利]一种改进DE-GWO算法的实现方法在审
| 申请号： | 201810537052.0 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN109002892A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 王琪;韩晓新;沃松林;罗印升 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G06N3/12 | 分类号： | G06N3/12;G06N3/00 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 张福敏 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种改进DE‑GWO算法的实现方法，引入差分进化策略与GWO算法构成DE‑GWO算法，利用差分进化的变异、交叉和选择三种操作对灰狼个体的位置和目标函数进行迭代更新；引入一种非线性函数收敛因子策略，改进DE‑GWO算法的寻优性能，得到全局最优解。为提高GWO算法的性能，本发明将DE和GWO算法混合使用；同时，改进了收敛因子非线性函数递减方式，增加了全局最优解的搜索能力，有效避免了早熟停滞以及陷入局部最优的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 非线性函数 全局最优解 改进 收敛 递减方式 迭代更新 进化策略 目标函数 引入 寻优 早熟 进化 搜索 停滞 | ||
【主权项】：
1.一种改进DE‑GWO算法的实现方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1，引入差分进化策略与GWO算法构成DE‑GWO算法，利用差分进化的变异、交叉和选择三种操作对灰狼个体的位置和目标函数进行迭代更新；步骤2，引入一种非线性函数收敛因子策略，改进DE‑GWO算法的寻优性能，得到全局最优解。
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