多策略的郊狼優(yōu)化算法

打開(kāi)文本圖片集

摘要：郊狼優(yōu)化算法（coyote optimization algorithm，COA）是最近提出的一種群智能優(yōu)化算法，具有獨(dú)特的搜索結(jié)構(gòu)和較好的優(yōu)化性能。為了進(jìn)一步提高COA的優(yōu)化性能，提出了一種多策略的郊狼優(yōu)化算法（multi-strategy COA，MSCOA）。首先，對(duì)于組內(nèi)最優(yōu)郊狼，采用一種全局最優(yōu)郊狼引導(dǎo)的成長(zhǎng)策略提高其社會(huì)適應(yīng)能力，對(duì)于組內(nèi)最差郊狼，采用一種最優(yōu)郊狼引導(dǎo)強(qiáng)化策略強(qiáng)化最差郊狼的能力；其次，對(duì)于組內(nèi)其他郊狼采用一種動(dòng)態(tài)調(diào)整信息交流的組內(nèi)成長(zhǎng)策略提升組內(nèi)郊狼之間的信息共享程度，并將這種組內(nèi)成長(zhǎng)策略與一種改進(jìn)的遷移策略融合，更進(jìn)一步提升搜索能力；最后采用動(dòng)態(tài)分組策略減少參數(shù)手動(dòng)設(shè)置，提高算法的可操作性。（剩余19117字）