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《西安理工大学》 2019年
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灰狼优化算法的改进及其在参数估计中的应用

王梦娜  
【摘要】:灰狼优化算法是2014年提出的一种比较新颖的群智能优化算法,它的灵感来源于灰狼种群的等级制度和捕食行为,该算法具有结构简单、需要设置的参数少和在实验编码中容易实现等优点,目前,已在许多领域得到了广泛应用。然而,灰狼优化算法存在求解精度不高和收敛速度较慢等不足。本文重点研究GWO算法的改进及其应用范围的拓宽,主要工作是提出了SMIGWO、IGWO、CGWO三种改进算法,并对Muskingum、Richards、GM(1,1)三种模型的参数进行了估计,具体如下:(1)提出基于单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO)针对GWO算法依赖初始种群的不足,产生初始种群时用混沌Iterative序列代替了随机方式,使得灰狼位置分布更加均匀;更新收敛因子时引入逆不完全r函数,使得算法在全局搜索和局部搜索方面达到了平衡;将单纯形法的四种算子用来处理位置较差的灰狼,降低算法陷入局部的可能性。将三种策略改进的算法称为SMIGWO算法,通过在10个测试函数上的数据实验对比表明,与基本GWO、SquareGWO、NGWO、HGWO、PSO和BFA算法相比,SMIGWO算法的求解精度有一定的提高,并且收敛速度也更快。(2)提出基于IGWO算法的Muskingum模型参数估计为了提高Muskingum模型在河道洪水演算过程中的求解精度,提出基于IGWO算法的Muskingum模型参数估计新方法,并将其应用于南运河称沟湾至临清段洪水演算。实验结果表明,IGWO算法可以有效地估算出Muskingum模型中的参数,且与现有的其它方法相比,该算法计算精度更高,具有更好的优化性能。(3)提出基于CGWO算法的Richards模型参数估计基于灰狼优化算法不足的分析,提出了CGWO算法,该算法采用基于余弦规律变化的收敛因子,同时引入基于步长欧氏距离的比例权重更新灰狼位置。数据仿真结果表明CGWO算法具有更好的优化性能,其计算精度更高。最后以预测谷氨酸菌体生长浓度为例,利用CGWO算法估计Richards模型的参数,以均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,与PSO算法、GA算法和VS-FOA算法的结果进行比较,CGWO算法可以有效地估计Richards模型中的参数。(4)基于GWO算法的GM(1,1)模型在天然气消费预测中的应用为了提高GM(1,1)模型的预测精度,提出一种基于灰狼优化算法的改进GM(1,1)模型(GWOGM(1,1))。该模型利用GWO算法对GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量进行优化,使得实际值与预测值之间的平均相对误差率最小。对2001-2013年中国居民天然气消费总量和天然气消费总量进行模拟,验证了 GWOGM(1,1)模型的有效性,并且与传统的GM(1,1)模型和Verhulst模型相比较,该模型的预测精度更高。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP18;O212

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