《表2 初始化种群实验对比》

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《基于Kent映射和自适应权重的灰狼优化算法》

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在基本GWO算法中，种群初始化的值对最终的寻优结果有重要作用，但基本算法中初始化种群采用随机数生成的方法，这种方法并不能对搜索空间进行全面搜索。与随机搜索相比，混沌理论可以对搜索空间进行全面彻底搜索。因此，本文提出了一种基于Kent映射的混沌初始化种群方法，并对采用Kent映射初始化的GWO＿kent算法与随机初始化的GWO算法在30维进行实验对比以验证该部分改进的有效性，加粗的部分表示同一函数上的最优解，如表2所示。