资料介绍
本文提出了一种新的元启发式算法,称为灰狼优化器(gwo-optimizer,gwo),它是受灰狼(canis lupus)的启发,模仿了自然界中灰狼的领导阶层和捕猎机制。四种类型的灰狼,如阿尔法、贝塔、三角洲和欧米茄,被用来模拟领导阶层。此外,还实现了捕猎、寻找猎物、包围猎物和攻击猎物三个主要步骤。将该算法与粒子群优化算法(PSO)、引力搜索算法(GSA)、差分进化算法(DE)、进化规划算法(EP)和进化策略(ES)进行了比较研究,结果表明,该算法具有较好的全局优化性能。与这些著名的元启发式算法相比,该算法能够提供非常有竞争力的结果。本文还考虑了三个经典的工程设计问题(拉伸/压缩弹簧、焊接梁和压力容器设计),并给出了该方法在光学工程领域的实际应用。经典工程设计问题和实际应用的结果表明,该算法适用于搜索空间未知的具有挑战性的问题。
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