计算机科学与探索

作者：刘威, 郭直清, 姜丰, 刘光伟, 靳宝, 王东

单位：1. 辽宁工程技术大学 理学院，辽宁 阜新 1230002. 辽宁工程技术大学 数学与系统科学研究所，辽宁 阜新 1230003. 辽宁工程技术大学 智能科学与数学研究院，辽宁 阜新 1230004. 辽宁工程技术大学 矿业学院，辽宁 阜新 123000

关键词：元启发式算法；灰狼算法,狼群协同围攻策略；Chebyshev映射；多维函数优化；PID参数优化

针对灰狼优化算法（GWO）在求解优化问题时收敛速度慢和全局搜索能力弱的缺点，提出一种基于Chebyshev融合狼群协同围攻策略的改进GWO算法（CCA-GWO）并成功应用于PID参数优化。首先，通过对比三种混沌映射优缺点并最终将Chebyshev映射用于算法初始化中以增强初始解的多样性；其次，为平衡算法的全局勘探和局部开采能力，通过模拟灰狼群狩猎时头狼和次头狼的交替行为，提出一种新的非线性策略对控制参数[A]和[C]及位置更新方程进行修正；最后，将改进算法应用于PID参数优化。通过8组基准测试函数在10维、30维和100维下进行实验，并与BOA、MFO、ASO、MVO、WOA、GWO进行对比，数值实验结果表明，CCA-GWO不仅在求解不同维度的基准测试函数上具有更好的寻优性和稳定性，而且在PID参数优化中相较于6种元启发式算法表现出更好的优化性能。

来源：2023年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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