一种改进灰狼优化算法的用于求解约束优化问题

　　针对基本灰狼优化（ GWO）算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题，提出一种改进灰狼优化（IGWO）算法用于求解约束优化问题。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件，将原约束优化问题转化为无约束优化问题，然后利用ICWO算法对转换后的无约束优化问题进行求解。在ICWO算法中，引入佳点集理论生成初始种群，为算法全局搜索奠定基础；为了提高局部搜索能力和加快收敛，对当前最优灰狼个体执行Powell局部搜索。采用几个标准约束优化测试问题进行仿真实验，结果表明该算法不仅克服了基本CWO的缺点，而且性能优于差分进化和粒子群优化算法。