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在標準灰狼優化算法尋優的中后期，由于衰減因子減小，灰狼群體中的個體均向領導層灰狼所在區域靠近，導致算法的全局尋優能力差，降低了尋優精度。針對該問題，提出了一種改進灰狼優化算法（ Improved grey Wolf Optimization，IGWO）。該算法首先分析了衰減因子對灰狼算法（ Grey Wolf Optimization，GWO）的影響，提出了一種分段可調節衰減因子，用于平衡算法的勘探能力與開發能力。其可以根據不同優化問題來尋找適當的參數，實現更高精度的尋優，并且保證了在尋優過程的中后期，算法也具有一定的全局搜索能力。數值仿真實驗表明，提高勘探比例有利于提髙算法的收斂精度。冋時，在尋優過程中，根據概率選擇對領導層灰狼分別進行萊維飛行操作或隨杋游動操作。利用萊維飛行短距離搜索與偶爾較長距離行走相間的搜索特點，提高算法的全局尋優能力;利用隨杋游動相對集中的搜索特性，提高局部尋優能力。最后，對8個標準測試函數進行仿真實驗，并與其他幾種算法進行比較，實驗結果表明，所提算法在尋優精度、算法穩定性及收斂速度上都有較大優勢。
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