狼群算法

一种基于新移动策略的灰狼优化算法作者：张军代永强施秋红来源：《计算机时代》2023年第10期關键词：灰狼优化算法；移动策略；停滞检测；基准测试函数；减速器设计 0 引言灰狼优化算法[1（] grey wolf optimization，GWO）是Mirjalili 等人于2014 年提出的一种群体智能算法，通过模拟自然界中灰狼的领导层级和狩猎机制，采用搜索、包围和追捕攻击等群体行为，实现目标的优化，具有参数少、结构简单、易于实现等优点，该算法广泛应用于路径规划[2]、工程设计[3]、辅助医学图像分析[4]、广域电力系统稳定器[5]等方面。

虽然GWO 已经在工程和科学领域得到了广泛应用，但该算法仍存在一些缺点，如寻优精度低、缺乏多样性、探索和开发的不平衡以及在处理大规模问题中易过早收敛。

针对以上问题，专家学者们提出了许多改进方法，如朱海波等[6]将差分进化与优胜劣汰混合策略加入算法中，提高了GWO 算法运算前期的探索能力和后期的开发能力。

刘成汉等[7]为了提高算法的收敛精度，引入了改进的鲶鱼效应策略，以保证种群活力。

王敏等[8] 通过对当前群体中最优个体进行Rosenbrock 局部搜索，增强了GWO 算法的局部搜索能力并加快收敛速度。

张悦等[9]利用自适应调整策略来控制参数调整和位置更新，提高了算法的收敛速度。

Saremi 等[10]将动态进化种群（evolutionary populationdynamics，EPD）算子引入GWO 算法，加快了算法收敛速度，增强了局部搜索能力。

Zhu 等[11]将GWO 算法与差分进化算法结合，利用差分进化算法强大的搜索能力使GWO 及时跳出停滞，提高了算法收敛速度。

基于以上分析，本文提出一种改进的灰狼优化算法（dynamic approach gray wolf optimizer，DAGWO）。

首先，为灰狼个体增加直接跟随最优头狼攻击猎物的行为方式，从而增加其捕获猎物的机会，以提升算法的收敛速度和寻优精度。

第４４卷第３期２０２２年５月沈　阳　工　业　大　学　学　报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ４４Ｎｏ３Ｍａｙ２０２２

收稿日期：２０２０－１１－１３．基金项目：陕西省科技计划项目（２０１８ＪＭ６０９９）．作者简介：许知博（１９８６－），男，河南尉氏人，高级工程师，硕士，主要从事电力系统信息化及通信等方面的研究．

ｄｏｉ：１０．７６８８／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１６４６．２０２２．０３．１５考虑网络吞吐量的异构无线传感器网络分簇路由算法

许知博１，２，段　新３（１西安电子科技大学电子信息学院，西安７１０１２６；２陕西省地方电力（集团）有限公司信息化工作部，西安７１００７５；３陕西省地方电力物资有限公司，西安７１００３８）

摘　要：针对在异构无线传感器网络信息聚类过程中，当层数为３～５层时，存在网络吞吐量较低的问题，提出一种异构无线传感器网络分簇路由算法．分析异构无线传感器网络能耗的无线电一阶模式，构建异构无线传感器网络的能耗模型．当簇群请求节点接收到发送于簇头的码分多址编码与时分多址时隙后，转发数据并使其稳定传输；引入狼群算法建立路由路径，实现异构无线传感器网络分簇路由算法优化．结果表明，异构无线传感器网络层数为３～５时的网络吞吐量均得到提高．关　键　词：狼群算法；异构无线传感器网络；聚类路由算法；多路径衰落模型；自由空间模型；数据稳定性；多址编码；路径匹配中图分类号：ＴＰ３０１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－１６４６（２０２２）０３－０３２６－０５

Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ

ＸＵＺｈｉｂｏ１，２，ＤＵＡＮＸｉｎ３（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２６，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ（Ｇｒｏｕｐ）Ｃｏ．Ｌｔｄ．，Ｘｉ’ａｎ７１００７５，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｈａａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｉｅｓＣｏ．Ｌｔｄ．，Ｘｉ’ａｎ７１００３８，Ｃｈｉｎａ）

基于灰狼优化算法的车间调度问题研究基于灰狼优化算法的车间调度问题研究1. 引言在制造业中，车间调度问题是一个重要且复杂的任务，它涉及到资源分配、任务安排等方面的考虑，目标是在最短的时间内完成所有任务。

传统的调度算法如遗传算法、模拟退火算法等，难以解决大规模、复杂的车间调度问题。

本文将针对车间调度问题，利用灰狼优化算法进行研究。

2. 灰狼优化算法灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，仿照了灰狼群体的寻食行为。

算法的核心思想是通过模拟狼群中个体之间的协作和竞争，最终找到最优解。

灰狼优化算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。

3. 车间调度问题建模为了研究车间调度问题，需要建立一个适当的数学模型。

本文采用流水车间调度模型，其中包括多个工序和机器，每个工序具有一定的加工时间、工序间转移时间等属性。

目标是最小化任务完成时间。

4. 灰狼优化算法求解车间调度问题灰狼优化算法首先需要将车间调度问题转化为一个数学优化问题。

本文采用的目标函数是任务完成时间的最小化。

算法的流程如下：（1）初始化灰狼个体的位置和适应度；（2）根据适应度大小对灰狼个体进行排序；（3）更新灰狼的位置和适应度；（4）根据更新后的位置和适应度，选择新的alpha灰狼；（5）根据新的alpha灰狼位置，确定其他灰狼的位置。

5. 计算实例与结果分析为了验证灰狼优化算法在车间调度问题上的有效性，本文设计了一个计算实例，并利用该算法进行求解。

结果表明，与传统算法相比，灰狼优化算法在任务完成时间上具有更好的性能表现。

6. 算法的优化与改进为了进一步提高灰狼优化算法在车间调度问题上的求解效果，本文对算法进行了优化与改进。

主要包括：（1）引入距离因子，引导灰狼群体的搜索范围；（2）采用自适应策略调整参数；（3）改进初始化策略，增加算法的多样性。

7. 结论本文通过研究灰狼优化算法在车间调度问题上的应用，验证了该算法在此问题上的有效性和优越性。

实验结果表明，灰狼优化算法能够更快速地找到任务完成时间最短的最优解，并且相比传统算法有更好的搜索性能。

多目标灰狼优化算法matlab代码详解什么是多目标灰狼优化算法？多目标灰狼优化算法（multi-objective grey wolf optimizer）是一种基于自然灰狼行为的优化算法，用于解决多目标优化问题。

它模拟了灰狼在狼群中的协作行为，通过仿真灰狼的捕食行为和社会等级，来找到问题的最优解。

灰狼是一种高度社会化的动物，它们呈现出明确的等级结构，并以协作和竞争的方式来寻找并捕食猎物。

多目标灰狼优化算法将这些行为应用到优化问题中，通过模拟灰狼的行为来找到多个目标函数的最优解。

多目标灰狼优化算法的步骤：1. 初始化种群：首先，定义问题的目标函数和约束条件，并设置算法的参数，如种群大小、最大迭代次数等。

然后，随机生成一定数量的灰狼个体作为初始种群。

2. 评估适应度：对于每个灰狼个体，计算其目标函数值，评估其适应度。

这些适应度值用于衡量个体的优劣程度。

3. 制定适应度排序和等级：按照适应度值对种群中的个体进行排序，得到一个适应度等级。

在灰狼社会结构中，适应度越高的个体在社会等级中具有更高的地位。

4. 搜索新解：根据适应度等级和灰狼个体之间的关系，通过模拟灰狼的协作和竞争行为来搜索新解。

灰狼喜欢聚集在一起，所以较优秀的个体会吸引其他个体向其靠近，这样整体优化效果更好。

灰狼还具有探索性行为，会随机搜索解空间以发现更好的解。

5. 更新种群：根据搜索到的新解，更新种群中的灰狼个体，并重新评估适应度。

这一步骤类似于自然选择，较差的个体有较小的概率被淘汰，而较优秀的个体有更大的概率被保留。

6. 结束条件检测：检查是否满足结束条件，如达到最大迭代次数或找到了满足要求的解。

7. 输出结果：输出最优解及对应的目标函数值。

多目标灰狼优化算法的优点：1. 不需要任何先验知识。

多目标灰狼优化算法是一种无模型的全局优化方法，不需要对问题的性质有任何先验了解。

2. 高效的全局搜索能力。

多目标灰狼优化算法通过模拟灰狼的行为，充分利用个体间的协作和竞争关系，具有较强的全局搜索能力。

探讨灰狼优化算法的应用研究及实践。

■ # ■刖吕1」选题的目的和意义本次论文题H需要我们深度学习灰狼优化算法的知识，探讨优化算法的实际内容。

并基于该算法的基础，并进行一些简单的应用研究及实践。

在实际应用中，根据灰狼优化算法的原理以及理论依据，实现求解连续函数的最优值问题，并且根据算法中存在的一些缺陷，针对性的进行研究与改进。

提出改进后的算法。

并结合原始的基础GWO算法，与改进算法的优化能力进行比较，实现算法对函数优化过程的对比，证明改进算法的意义。

GWO算法国内外的研究在国外，众多学者对GWO算法进行了研究与改进。

2014年，song等引入GWO来解决电力系统中的联合经济排放调度问题（CEED）。

结果于其他优化技术进行比较，以观察GWO的有效性。

2015年，Sulaiman等用GWO解决最优无功率电镀（ORPD）问题，采用IEEE30总线系统和IEEE118总线系统两个案列来现实GWO技术的有效性。

2016年，Medjahed等提出一种新的基于灰狼优化算法的框架，以降低高光谱图像的维度。

结果分析证明，所提出的方法可以有限的研究光谱波段选择问题，并通过使用少数样本训练提供分类准确率。

2017年，Katarya和Verma提供了一个基于电影的合作推荐系统，它利用灰狼优化算法和模糊C均值（FCM）具类技术，并基于他的历史数据预测特定用户的电影评分和用户的相似性。

推荐系统的实验结果表明，与以前的丄作相比，效率和性能得到增强，并提供更好的建议。

国内近些年来，也有许多学者根据理论依据以及现实中存在的问题，对GWO 算法进行了深度的研究。

2015年，龙文等提出一种改进的灰狼优化（IGWO）算法用于求解约束优化问题。

6个标准的约束优化测试结果表明该算法不仅克服了基本GWO的缺点，并且性能优于差分进化和粒子群优化算法。

2016年，龙文等提出一种基于混沌和精英反向学习的混合灰狼优化算法以解决高维优化问题，结果表明，混合灰狼优化算法在求解精度以及收敛速度指标上，均明显优于对比算法。

阐述对仿生学的理解
仿生学是一门既古老又年轻的学科。

人们研究生物体的结构与功能工作的原理，并根据这些原理发明出新的设备、工具和科技，创造出适用于生产，学习和生活的先进技术。

仿生学是人类模仿生物系统的功能和行为，来改进自己的技术系统的一门科学。

人们从生物界得到启示，进而发明创造出许多的新技术。

自古以来，自然界就是人类各种技术思想、工程原理及重大发明的源泉。

例如，苍蝇的复眼包含 4000 个可独立成像的单眼，能看清几乎 360 度范围内的物体。

受此启发，人们发明了蝇眼照相机，它可以一次拍摄 1000 多张照片，用于军事、医学、航空、航天等领域。

除了模仿生物的结构和功能，仿生学还可以模仿生物的行为和生态系统。

例如，人们通过模仿狼群的狩猎行为，发明了狼群算法，用于解决优化问题。

仿生学是一门跨学科的科学，它涉及生物学、物理学、化学、工程学等多个学科领域。

通过仿生学的研究，人们可以更好地理解生物系统的工作原理，并将其应用于实际生活中，为人类社会的发展做出贡献。

总之，仿生学是一门非常有意义的学科，它可以帮助我们更好地理解和利用自然，为人类社会的发展带来新的思路和方法。