灰狼优化器的理论框架与若干有益发现，第一部分：采样分布解析模型与稳定性分析
最优化与控制
2022-03-16 v1
摘要
本文基于若干有趣的理论发现提出灰狼优化器（GWO）的理论框架，涉及采样分布、一阶与二阶稳定性以及全局收敛分析。在论文第一部分中，基于著名的停滞假设以简化目的，仔细讨论了新解采样分布的特征以及 GWO 的概率稳定性。首先，在更新前原始解恒定的假设下，讨论新解采样分布的特征，主要涉及联合概率密度函数（PDF）的形状。然后，消除原始解恒定的假设以进行采样分布分析，基于此给出新解的若干特征，包含联合 PDF 的形状及任意正整数阶中心矩。最后，引入并证明停滞假设下 GWO 的一阶和二阶稳定性，作为上述结论的推论，并通过数值仿真予以验证。
引用
@article{arxiv.2203.07635,
title = {A theoretical framework and some promising findings of grey wolf optimizer, part I: analytical model of sampling distribution and stability analysis},
author = {Haoxin Wang and Libao Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.07635},
year = {2022}
}
备注
34 pages,13 figures