GWO灰狼优化算法综述(Grey Wolf Optimization)
GWO通过模拟灰狼群体捕食行为,基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。
GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少、容易实现等特点,其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。
1. 灰狼优化算法原理
第一层:层狼群。种群中的领导者,负责带领整个狼群狩猎猎物,即优化算法中的最优解。
第二层:层狼群。负责协助 层狼群,即优化算法中的次优解。
第三层:层狼群。听从和的命令和决策,负责侦查、放哨等。适应度差的 和 会降为。
第四层:层狼群。它们环绕、或进行位置更新。
灰狼的狩猎过程包含如下:①包围、跟踪猎物②追捕、骚扰猎物③攻击猎物。
2. 数学模型建立
为了对 GWO中灰狼的社会等级进行数学建模,将前3匹最好的狼(最优解)分别定义为α,β和δ,它们指导其他狼向着目标搜索。其余的狼 (候选解)被定义为 ω,它们围绕α,β或δ来更新位置。
2.1 包围猎物
在 GWO 中,灰狼在狩猎过程中利用以下位置更新公式实现对猎物的包围 :
式(1)为灰狼和猎物之间的距离,式(2)是灰狼的位置更新公式,和分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量,t为当前迭代次数。和为确定的系数,其计算公式分别为:
其中,,是两个一维分量取值在[0,1]内的随机数向量,用于模拟灰狼对猎物的攻击行为,它的取值受到的影响。收敛因子 是一个平衡GWO 勘探与开发能力的关键参数。的取值随着迭代次数的增大从 2 到 0 线性递减。
2.2 追捕猎物
在自然界中,虽然狩猎过程通常由头狼 α 狼引导,其它等级的狼配合对猎物进行包围、追捕和攻击,但在演化计算过程中,猎物(最优解)位置是未知的,因此在 GWO 中我们认为最优的灰狼为α ,次优的灰狼为 β ,第三优的灰狼为 δ ,其余的灰狼是 ω,根据 α (潜在最优解)、β 和 δ 对猎物的位置有更多知识的这一特性建立模型,迭代过程中采用 α 、β 和 δ 来指导 ω 的移动,从而实现全局优化。利用α 、β 和 δ 的位置、、,使用下述方程更新所有灰狼的位置:
分别表示灰狼个体距离 层狼群、 层狼群、层狼群的距离。
X1、X2、X3分别表示受 层狼群、 层狼群、层狼群影响, 灰狼个体需要调整的位置。
这里取平均值,即
灰狼的位置更新方式可以用下图表示。
2.3 攻击猎物
在下面的公式中,t 表示当前迭代次数,T 为设定的最大迭代次数。当 a的值从 2 递减至 0时,其对应的 A 的值也在区间[-a, a]变化: a 的取值越大则会使灰狼远离猎物,希望找到一个更适合的猎物,因而促使狼群进行全局搜索(|
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