基于Chebyshev混沌初始化的灰狼优化算法改进及其应用v1.1

内容概要：本文介绍了灰狼优化算法（GWO）的一种改进版本——CCAWO（Chebyshev混沌初始化种群下的非线性自适应算法）。改进主要包括四个部分：Chebyshev混沌初始化种群、非线性自适应因子、相关参数修正以及改进的位置更新策略。通过这四个方面的改进，CCAWO算法在全局搜索能力和局部搜索能力方面得到了显著提升。文章详细描述了每个改进点的具体实现方法，并通过23个基准测试函数进行了实验验证，展示了CCAWO算法在寻优精度、收敛速度和稳定性等方面的优越性。此外，文章还提供了详细的代码注释和图分析，帮助读者更好地理解和学习。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事机器学习和人工智能领域的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效全局和局部搜索能力的优化问题，特别是在复杂的多维空间中寻找最优解的应用场景。目标是为用户提供一种高效的优化工具，同时帮助初学者深入理解灰狼优化算法的工作原理。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的实验数据和图表，使得读者可以从多个角度理解CCAWO算法的有效性和优势。