基于Tent混沌序列的灰狼优化算法

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针对灰狼优化(GWO)算法在优化求解过程中存在的局部搜索能力差、易陷入局部最优等问题,提出了基于Tent混沌序列的局部搜索策略以及多样性维持策略.由此构建了基于Tent混沌序列的灰狼优化算法(TCGWO).所提出的策略分别用以提高算法的局部搜索能力、避免算法陷入局部最优.通过对23个测试函数的仿真计算,并与GWO以及FPA、ABC等进行综合对比,结果验证了TCGWO算法的有效性及优越性.
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