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改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法及其高維函數(shù)和FCM優(yōu)化
關(guān)鍵詞：智能優(yōu)化算法 灰狼優(yōu)化算法 反向?qū)W習(xí) 差分變異 高維函數(shù)優(yōu)化
摘要：灰狼優(yōu)化算法(GWO)具有較強(qiáng)的局部搜索能力和較快的收斂速度,但在解決高維和復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)存在全局搜索能力不足的問(wèn)題.對(duì)此,提出一種改進(jìn)的GWO,即新型反向?qū)W習(xí)和差分變異的GWO(ODGWO).首先,提出一種最優(yōu)最差反向?qū)W習(xí)策略和一種動(dòng)態(tài)隨機(jī)差分變異算子,并將它們?nèi)谌隚WO中,以便增強(qiáng)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(yōu)化性能,對(duì)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(shù)和模糊C均值(FCM)聚類優(yōu)化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在許多高維Benchmark函數(shù)(30維、50維和1 000維)優(yōu)化上, ODGWO的搜索能力大幅度領(lǐng)先于GWO,與state-of-the-art優(yōu)化算法相比, ODGWO具有更好的優(yōu)化性能.在7個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的FCM聚類優(yōu)化上,與GWO、GWOepd和LGWO相比, ODGWO表現(xiàn)出了更好的聚類優(yōu)化性能,可應(yīng)用在更多的實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題上.
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