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本文提出了一種新的元啟發(fā)式算法，稱(chēng)為灰狼優(yōu)化器（gwo-optimizer，gwo），它是受灰狼（canis lupus）的啟發(fā)，模仿了自然界中灰狼的領(lǐng)導(dǎo)階層和捕獵機(jī)制。四種類(lèi)型的灰狼，如阿爾法、貝塔、三角洲和歐米茄，被用來(lái)模擬領(lǐng)導(dǎo)階層。此外，還實(shí)現(xiàn)了捕獵、尋找獵物、包圍獵物和攻擊獵物三個(gè)主要步驟。將該算法與粒子群優(yōu)化算法（PSO）、引力搜索算法（GSA）、差分進(jìn)化算法（DE）、進(jìn)化規(guī)劃算法（EP）和進(jìn)化策略（ES）進(jìn)行了比較研究，結(jié)果表明，該算法具有較好的全局優(yōu)化性能。與這些著名的元啟發(fā)式算法相比，該算法能夠提供非常有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。本文還考慮了三個(gè)經(jīng)典的工程設(shè)計(jì)問(wèn)題（拉伸/壓縮彈簧、焊接梁和壓力容器設(shè)計(jì)），并給出了該方法在光學(xué)工程領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。經(jīng)典工程設(shè)計(jì)問(wèn)題和實(shí)際應(yīng)用的結(jié)果表明，該算法適用于搜索空間未知的具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
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