基于混合扰动的非线性灰狼优化算法

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摘 要：针对传统灰狼优化算法（GWO）求解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点，提出一种基于混合扰动的非线性灰狼优化算法。首先，该算法采用一种新型非线性控制参数策略和基于余弦变换的惯性权重策略在探索和开发阶段取得平衡;其次，为了增加种群在算法后期的多样性，采用t-分布概率扰动策略;最后，对灰狼最优个体进行扰动，增强算法跳出局部最优的能力。（剩余7415字）

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