使用Cat混沌和高斯变异的灰狼优化算法求解单目标优化问题

PixelLancer

于 2023-08-08 21:51:15 发布

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文章标签：算法人工智能数据库 matlab

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文章介绍了使用Cat混沌序列和高斯变异策略改进的灰狼优化算法，该算法在Matlab中实现，适用于解决单目标优化问题。通过结合混沌和变异策略，增强了算法的多样性和精度，提高了搜索能力和收敛速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用Cat混沌和高斯变异的灰狼优化算法求解单目标优化问题

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种启发式算法，其模拟了灰狼在群体中的捕猎行为。该算法具有全局收敛性和高效性，可以用于解决各种优化问题。

本文介绍一种改进的灰狼优化算法，该算法结合了Cat混沌序列和高斯变异策略。Cat混沌序列是一种具有随机性和自相关性的序列，可用于增加算法的多样性。高斯变异策略则是一种常用的优化算法，可使搜索过程更加精确。

以下为Matlab代码实现：

function [Best_pos,Best_fit]=GWO_CGM(FUN,lb,ub,dim,SearchAgents_no,Max_iter)
% 初始化GWO群体
X=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
% =====开始CGM======
tno = 50;           % 迭代次数
a = 0.9;            % 惯性权重
T0 = 3000;          % 初始温度
Tend = 1e-8;        % 终止温度
alpha = 0.99;       % 降温系数
t = 0;              % 时间
x = X';             % 矩阵转置
y = feval(FUN,x(:,1));  % 测试函数值
v = ones(dim,SearchAgents_no); % 初始化速度向量
s = zeros(dim,SearchAgents_no); % 累计位移向量
besty = y;          % 初始化粒子最优解
bestx = x;          % 初始化粒子最优位置
Best_pos

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