資料介紹
本文提出了一種新的元啟發式算法,稱為灰狼優化器(gwo-optimizer,gwo),它是受灰狼(canis lupus)的啟發,模仿了自然界中灰狼的領導階層和捕獵機制。四種類型的灰狼,如阿爾法、貝塔、三角洲和歐米茄,被用來模擬領導階層。此外,還實現了捕獵、尋找獵物、包圍獵物和攻擊獵物三個主要步驟。將該算法與粒子群優化算法(PSO)、引力搜索算法(GSA)、差分進化算法(DE)、進化規劃算法(EP)和進化策略(ES)進行了比較研究,結果表明,該算法具有較好的全局優化性能。與這些著名的元啟發式算法相比,該算法能夠提供非常有競爭力的結果。本文還考慮了三個經典的工程設計問題(拉伸/壓縮彈簧、焊接梁和壓力容器設計),并給出了該方法在光學工程領域的實際應用。經典工程設計問題和實際應用的結果表明,該算法適用于搜索空間未知的具有挑戰性的問題。
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