一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法
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摘 要：针对基本灰狼优化算法收敛速度慢，易陷入局部搜索的情况，提出一种基于算术运算和透镜成像学习策略的改进灰狼优化算法。该算法在基本灰狼优化算法的基础上，引入算术优化算法的乘除算子，利用带透镜成像的反向学习策略增强最优个体的多样性，增强算法的全局探索能力，提高收敛速度。对比实验结果表明，改进的灰狼优化算法具有收敛速度快、易跳出局部寻优状态，在30个基准测试函数的求解中获得了28个测试函数的最优均值，并且求解质量及普适性均优于最新的几种对比算法。（剩余5727字）
