一种变权重的灰狼算法优化方法及应用

摘要

一种变权重的灰狼算法优化方法及应用，包括设定社会阶级作用于灰狼种群搜索和捕食全过程，且灰狼种群在搜索过程包围目标，在捕食过程中将目标包围在中心位置；迭代搜索过程中，社会阶级高的α灰狼、β灰狼和δ灰狼的位置一直是种群中第一、二和第三接近目标，且迭代过程中种群中各灰狼的位置由α灰狼、β灰狼和δ灰狼的变权重函数组合进行描述，其中α灰狼位置的权重w₁由1逐渐减小至1/3，β和δ灰狼权重w₂、w₃由0逐渐增加至1/3，且使用满足w₁+w₂+w₃＝1和w₁≥w₂≥w₃。优点:显著加快了搜索进程，能够更快地完成优化计算。

主权项

一种变权重的灰狼算法优化方法，其特征在于它包括以下步骤：（1）根据实际问题取定优化计算边界条件；（2）设定灰狼种群参数和控制参数初始值；（3）初始化灰狼种群中各灰狼的位置和适应值，并将最接近目标值的灰狼取定为α灰狼、次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼，其余为ω狼，对于极值优化问题，则适应值中的极大值或极小值对应的灰狼为α灰狼，次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼，其余为ω狼；（4）判定优化计算终止条件，若不满足终止条件，则继续执行步（5），满足终止条件转入α灰狼的位置或适应值即为满足终止条件的最优解；（5）更新各灰狼位置和适应值，按α灰狼最接近优化目标（即适应值和目标值偏差最小），β灰狼次之，δ灰狼第三位接近目标的原则更新灰狼种群；对于极值优化问题，则适应值中的极大值或极小值对应的灰狼为α灰狼，次之为β灰狼，第三位对应的灰狼为δ灰狼；（6）转至步（4）重新判定终止条件；（7）α灰狼的位置或适应值即为满足终止条件的最优解。