群智能算法改进第四期-改进灰狼优化算法_改进灰狼算法

1.写在前面

该系列为改进智能优化算法，欢迎私信一起交流问题，更多的改进算法可查看往期的推文。有问题或者需要其他建议的话，非常欢迎后台私信交流，共同进步，如若出现违反学术道德的情况与本博客以及作者无关，所有资料仅做参考。推文仅做引导作用，具体原理以及数学模型自行学习改进！！！

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2.改进灰狼优化算法

灰狼优化算法大家也都比较熟悉了，由于灰狼优化算法中灰狼种群始终向全局最优的前三个解靠近，导致其全局搜索能力较弱，对于一些复杂优化问题求解，如在基准测试函数多峰函数以及一些固定维数复杂函数上求解性能就非常不理想，虽然是2014年提出的算法但是近年来的发文量也很客观。改进方法所涉及到的基础原理不在本推文中详细介绍，网上有很多详细的解释。

2.1 粒子群耦合灰狼优化算法

粒子群优化算法大家都比较熟悉了，经典群智能优化算法了，一般新出的群智能优化算法都会与粒子群优化算法进行耦合，PSO是一种仿生鸟类觅食的智能算法，通过群体中粒子之间的协作和信息共享来寻找最优解。PSO 算法具有自组织和进化性以及记忆功能，在整体上有较强的寻优能力，且优化速度较快，但是局部搜索能力较差，易陷入局部误区，为此与灰狼进行耦合，所得改进算法的求解性能理论上肯定要优于基础的灰狼优化算法。粒子更新公式：