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1.摘要

灰狼优化算法（GWO）在许多领域得到广泛应用，但对于一些复杂问题，尤其是高维度和多模态问题，基本算法的计算能力有限，无法提供满意的解。本文提出了一种多策略增强灰狼优化算法（CBRGWO）。CBRGWO算法通过引入高斯骨架、随机选择和混沌博弈机制，增强了算法的全局搜索能力。

2.灰狼优化算法GWO原理

【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现

3.改进策略

CG机制

CG机制利用混沌理论的特性形成了一种游戏规则，使得符合规则的个体能够在区域内快速移动。CG机制通过增加和控制移动距离来优化搜索过程，该机制具有方向控制和移动距离控制功能，有助于提高算法的收敛速度，并增强其搜索能力。

在该游戏机制中，三位裁判（裁判A、裁判B、裁判C）主导整个过程，它们形成一个可以调节大小的三角区域。裁判控制区域内每只狼的行走距离，从而加速算法的收敛。首先需要选择三名裁判，随机选择一名裁判作为目标：
$$\vec{A}=getReferee(A_{arr})$$
$$\vec{B}=getReferee(B_{brr})$$
$$\vec{C}=getReferee(C_{arr})$$
$\vec{H}$是由选定的裁判$u$和$x_k$确定的方向矢量
$$\vec{H}=L\cdot (G_u-x_k)$$
其中，
$$u=\{\begin{array}{llc}A,& choice=1& \\ B,& choice=2& \\ C,& choice=3& \end{array}$$

$$G_u=\{\begin{array}{llc}\vec{A},& u=A& \\ \vec{B},& u=B& \\ \vec{C},& u=C& \end{array}$$

GB机制

GB机制的核心目标是对所有个体进行变异，通过利用当前最优解来提高其他个体的质量，核心更新公式：

$$V(i,j)=normrnd(\mu ,\sigma ),R<CR$$
$$V(i,j)=X(k1,j)+k\cdot (X(k2,j)-X(k3,j),R>=CR$$
其中，
$$\mu =(ElitePosition(j)+X(i,j))/2$$
$$\sigma =abs(ElitePosition(j)-X(i,j))$$

RS机制

RS机制通过从前十名灰狼中选择一个个体，并用该个体替换当前的最优个体。在选择随机个体之前，先记录前一次评估过程中的最优解，以判断当前评估过程中最优解是否发生了变化。如果最优解未发生变化，则随机选择一个个体作为当前的最优解；如果最优解有所变化，则继续使用前一次评估过程中的最优解。
$$\{\begin{array}{ll}gbest=topBest(z),& preBest!=AlphaBest\\ gbest=AlphaPos,& other\end{array}$$

流程图

伪代码

4.结果展示

5.参考文献

[1] Tang C, Huang C, Chen Y, et al. Multi‐strategy Grey Wolf Optimizer for Engineering Problems and Sewage Treatment Prediction[J]. Advanced Intelligent Systems, 2024, 6(7): 2300406.

6.代码获取