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基于改進(jìn)自組織臨界優(yōu)化的元啟發(fā)式灰狼優(yōu)化算法

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　　針對(duì)新型元啟發(fā)式算法灰狼優(yōu)化（ GWO）算法在尋優(yōu)過程中易陷入局部最優(yōu)這一問題，提升該算法獲取全局最優(yōu)解的能力。介紹了該算法的基本原理和建模過程，并在此基礎(chǔ)上，結(jié)合自組織臨界性理論的優(yōu)點(diǎn)，提出了改進(jìn)的極值優(yōu)化（IEO）算法，將IEO融入到CWO模型中，構(gòu)建基于自組織臨界（SOC）優(yōu)化的改進(jìn)CWO算法（IEO-CWO）。通過與傳統(tǒng)優(yōu)化算法對(duì)于23個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)在尋優(yōu)性能上的綜合比較，驗(yàn)證了IEO-CWO模型在獲取全局最優(yōu)解性能上的優(yōu)越性。

基于改進(jìn)自組織臨界優(yōu)化的元啟發(fā)式灰狼優(yōu)化算法

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