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面向全局优化的基于反对学习的灰狼优化器( Opposition-based learning grey wolf optimizer for global optimization )
X Yu WY Xu CL Li
灰狼优化算法是一种新颖的群体智能算法。它以其优良的寻优能力和较少的参数而受到启发式算法界的广泛关注。但在求解复杂多峰函数时，也容易陷入局部最优。为了提高GWO的性能，提出了一种基于对立学习的灰狼优化器(OGWO)。将基于反对的学习方法引入到GWO中，使算法跳出局部最优，同时不增加计算复杂度。通过非线性函数动态调整系数A→，实现勘探与开发的平衡。实验结果表明，该算法优于传统的启发式算法，也优于GWO及其变体。
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