摘要：针对狼群算法(WPA)在最优化问题的过程中存在的寻优精度较低且易陷局部最优的弊端,提出一种基于高斯扰动和混沌初始化的狼群算法(GCWPA)。为使狼群更均匀的分布在搜索空间中,采用混沌立方映射对狼群进行初始化操作;采用根据头狼位置的动态变化的步长、更改围攻行为的结束条件以及通过高斯扰动使算法具有跳出局部最优的能力等对WPA算法进行改进。选取12个国际标准的基准函数对GCWPA算法进行测试验证,仿真结果表明,GCWPA算法在单峰、多峰,低维、高维都有良好表现。

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