一種改進灰狼優(yōu)化算法的用于求解約束優(yōu)化問題

　　針對基本灰狼優(yōu)化（ GWO）算法存在求解精度低、收斂速度慢、局部搜索能力差的問題，提出一種改進灰狼優(yōu)化（IGWO）算法用于求解約束優(yōu)化問題。該算法采用非固定多段映射罰函數(shù)法處理約束條件，將原約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題，然后利用ICWO算法對轉(zhuǎn)換后的無約束優(yōu)化問題進行求解。在ICWO算法中，引入佳點集理論生成初始種群，為算法全局搜索奠定基礎(chǔ)；為了提高局部搜索能力和加快收斂，對當(dāng)前最優(yōu)灰狼個體執(zhí)行Powell局部搜索。采用幾個標準約束優(yōu)化測試問題進行仿真實驗，結(jié)果表明該算法不僅克服了基本CWO的缺點，而且性能優(yōu)于差分進化和粒子群優(yōu)化算法。