一种基于改进灰狼优化器的电动汽车充电站选址定容方法

充电站选址定容问题在城市规划中具有重要意义。传统的优化方法在面对该问题时往往效率低下，因此本发明致力于提出一种改进的灰狼优化器来解决这一挑战，针对传统的灰狼优化算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题，提出了一种改进的灰狼优化器(IEMGWO)。首先，在基本的灰狼优化算法基础上，引入了一种新的非线性调整收敛因子的策略，提高全局搜索的能力；其次，提出了新的位置更新策略，此策略融合了三种独特的方法，每种方法通过引入一个不同分配机制的权重公式，让个体同时从全局最优位置和个体最优位置学习，选择最优的策略来更新个体的位置。实验结果表明，改进的灰狼优化器在充电站选址定容问题上相较于其他算法具有显著的优势。