《表1 对6个基准测试函数的测试结果》

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《改进灰狼优化算法及其在QR码识别上的应用》

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本文实验均在内存为16G，处理器为i5-7500(3.4Hz）的计算机上进行。为了验证非线性收敛因子策略的有效性，从基准测试函数中选取6种函数进行仿真实验，F1～F6函数分别为sphere(F1）、schwefel2.22(F2）、schwefel2.21(F3）、rastrgin(F4）、ackley(F5）、griewank(F6）。F1～F3是单峰基准测试函数，F4～F6是多峰基准测试函数。为了确保对比实验的公平性，将种群规模设置为30，最大迭代次数为500，每个函数在上述参数设置下均独立运行30次，记录其均值和标准差，比较结果如表1所示，其中St.dev是标准差，GWO是标准灰狼算法，IGWO1为文献[8]引入非线性收敛因子的GWO算法，IGWO2为文献[9]引入非线性收敛因子的GWO算法。