基于改进型灰狼算法优化物流分拣编码器误差的方法

本发明属于电数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进型灰狼算法优化物流分拣编码器误差的方法。所述方法采用Logistic混沌映射叠加高斯扰动生成多样性初始参数种群以突破传统随机初始化的局限性，设计适应度函数量化角度补偿残差并利用并行计算加速评估。在迭代过程中通过自适应收敛因子动态平衡全局探索与局部开发，结合差分进化策略和莱维飞行变异构建双模态扰动机制，以反射边界处理维持种群有效性，通过动态权重分配强化狼引导并采用精英保留策略更新领导狼位置，最终在满足最大迭代次数或残差阈值时输出最优补偿参数，从而提高物流分拣系统的定位精度和运行效率。