%0 Journal Article %A 龙文 %A 蔡绍洪 %A 焦建军 %A 伍铁斌 %T 一种改进的灰狼优化算法 %D 2019 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.022 %J 电子学报 %P 169-175 %V 47 %N 1 %X 灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一种控制参数a随机动态调整策略.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌初始化方法产生初始种群.采用18个高维测试函数进行仿真实验,结果表明:对于绝大多数情形,在相同最大适应度函数评价次数下,本文算法的性能明显优于标准灰狼优化算法. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.022