改進的灰狼優化算法及其高維函數和FCM優化
張新明; 王霞; 康強 河南師范大學計算機與信息工程學院; 河南新鄉453007; 河南省高校計算智能與數據挖掘工程技術研究中心; 河南新鄉453007
關鍵詞：智能優化算法 灰狼優化算法 反向學習 差分變異 高維函數優化
摘要：灰狼優化算法(GWO)具有較強的局部搜索能力和較快的收斂速度,但在解決高維和復雜的優化問題時存在全局搜索能力不足的問題.對此,提出一種改進的GWO,即新型反向學習和差分變異的GWO(ODGWO).首先,提出一種最優最差反向學習策略和一種動態隨機差分變異算子,并將它們融入GWO中,以便增強全局搜索能力;然后,為了很好地平衡探索與開采能力以提升整體的優化性能,對算法前、后半搜索階段分別采用單維操作和全維操作形成ODGWO;最后,將ODGWO用于高維函數和模糊C均值(FCM)聚類優化.實驗結果表明,在許多高維Benchmark函數(30維、50維和1 000維)優化上, ODGWO的搜索能力大幅度領先于GWO,與state-of-the-art優化算法相比, ODGWO具有更好的優化性能.在7個標準數據集的FCM聚類優化上,與GWO、GWOepd和LGWO相比, ODGWO表現出了更好的聚類優化性能,可應用在更多的實際優化問題上.
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