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基于改進自組織臨界優化的元啟發式灰狼優化算法

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  針對新型元啟發式算法灰狼優化( GWO)算法在尋優過程中易陷入局部最優這一問題,提升該算法獲取全局最優解的能力。介紹了該算法的基本原理和建模過程,并在此基礎上,結合自組織臨界性理論的優點,提出了改進的極值優化(IEO)算法,將IEO融入到CWO模型中,構建基于自組織臨界(SOC)優化的改進CWO算法(IEO-CWO)。通過與傳統優化算法對于23個基準測試函數在尋優性能上的綜合比較,驗證了IEO-CWO模型在獲取全局最優解性能上的優越性。

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