Resumen

Para mejorar la calidad de la optimización, la estabilidad y la velocidad de convergencia del algoritmo de manada de lobos, se propuso un algoritmo de optimización de lobos caóticos de búsqueda por rejilla adaptable que utiliza la cantidad de actualización de la desviación estándar (ASGS-CWOA). En primer lugar, se diseñó una estrategia de búsqueda adaptativa en cuadrícula (ASGS) para el algoritmo de manada de lobos con el fin de mejorar su capacidad de búsqueda mediante la cual se permite a todos los lobos de la manada competir como el lobo líder con el fin de mejorar la probabilidad de encontrar la optimización global. Además, en el algoritmo de la manada de lobos se utiliza el método de la incursión media opuesta (OMR) para acelerar su tasa de convergencia. Por último, se adopta la "cantidad de actualización de la desviación estándar" (SDUA) para el proceso de regeneración de la población, con el fin de mejorar la biodiversidad de la misma. Los resultados experimentales indican que, en comparación con el algoritmo genético tradicional (GA), la optimización por enjambre de partículas (PSO), el algoritmo de la manada de lobos líder (LWPS) y el algoritmo de optimización del caos de los lobos (CWOA), el ASGS-CWOA tiene una velocidad de convergencia más rápida, una mejor precisión de búsqueda global y una gran robustez en las mismas condiciones.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:algoritmo de la manada de lobos, cantidad de actualización de la desviación, búsqueda de la rejilla de contracción, algoritmo de optimización de lobos, actualización de la desviación estándar, asgs, cwoa, métodos de incursión media, velocidad de convergencia más rápida, proceso de la población
• Keywords:wolf pack algorithm, deviation updating amount, shrinking grid search, wolf optimization algorithm, standard deviation updating, asgs, cwoa, middle raid methods, faster convergence speed, process of population