非线性0-1规划问题的元胞灰狼优化算法

针对非线性0-1规划求解问题,基于元胞自动机原理和改进的灰狼算法,提出一种元胞灰狼优化算法.首先,为了避免基本灰狼算法种群分布的随机性问题,利用佳点集理论对灰狼种群进行初始化,增强算法种群的多样性,提高算法的全局收敛速度;其次,针对基本灰狼算法的开发和探索能力平衡能力差的问题,利用自适应精英学习策略分别对算法中的参数α、灰狼与猎物的距离进行修正,实现灰狼算法的全局搜索速度和开发探索能力的最优均衡性;最后,将元胞自动机的演化规则与次优解β灰狼位置以及第三优解δ灰狼位置进行更新,利用元胞及其邻居增强搜索过程的多样性和分布性,实现灰狼算法的全局优化能力;并选用14个典型的非线性0-1规划问题算例进行仿真解算,并将解算结果与其它算法进行比较,结果表明:该算法对大规模复杂问题求解的平均运行时间少10%左右,且具有较快的收敛速度、较多的最优解集和较好的全局寻优能力.