MOPSO的收敛速度非常快,在多目标优化中容易出现假帕累托最优前沿过早终止的问题 GWO 该算法是模拟灰狼的社会领导关系和捕猎技术,为了模拟灰狼在狩猎过程中的包围行为,除了社会领导外,提出了一下方程: t表示当前代数,A和C是向量系数,Xp表示猎物位置,X表示一只灰狼的位置,A和C的计算公式: a是在迭代过程中从2线性减...
灰狼算法在全局搜索和局部搜索上的平衡已经比较好了,尝试过对其进行改进,但是修改使搜索能力更强时,对于局部最优的函数求解效果很差,反之结果的精度较低,总体而言修改后的算法与原算法相差无几。 灰狼算法是根据灰狼群体的捕猎行动而提出的优化算法,其算法流程和步骤非常简单,数学模型也非常的优美。灰狼算法由于没有贪...
1.2 灰狼捕食猎物过程 1.3 实现步骤及程序框图 1.4 混沌灰狼优化算法策略 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述 1.1 灰狼优化算法基本思想 灰狼优化算法是一种群智能优化算法,它的独特之处在于一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。在了解灰狼优化算法的特点之前,我们有必要了解灰狼群中的...
灰狼优化算法是Mirjalili等于2014年提出的一种新型SI算法,GWO通过模拟灰狼群体捕食行为,基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的,这一机制在平衡探索和开发方面取得了不错的效果,并且在收敛速度和求解精度上都有良好的性能,目前已广泛应用于工程领域,如:神经网络、调度、控制、电力系统等。 然而GWO也存在早熟收敛的缺点,...
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)是一种基于群体行为的启发式优化算法,受到了灰狼社会行为的启发。这种算法模拟了灰狼群体的寻食行为,通过模拟灰狼的社会等级和合作行为,从而找到问题的最优解。 GWO算法的流程可以用下面的流程图表示: flowchart TD ...
超详细 | 灰狼优化算法原理及其实现(Matlab) GWO 算法的流程如图所示: 以上是GWO的流程,而MOGWO与GWO最大的不同就是他不能直接选出最优解(多目标),因此需要重新确定一个解的选择的策略。 1.2 多目标灰狼优化算法 为了将多目标能力添加到GWO算法中,MOGWO在基础灰狼优化算法上增加了两个部分。第一个部分是存档(...
4.算法理论概述 时间序列回归预测是数据分析的重要领域,旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来,深度学习模型如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、lstm在时间序列预测中展现出显著优势。然而,模型参数的有效设置对预测性能至关重要。灰狼优化(GWO)作为一种高效的全局优化算法,被引入用于优化深度学习模...
2.算法流程图 在这里插入图片描述 图4.算法流程图 3.算法结果 在这里插入图片描述 4.参考文献 [1] Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software,2014,69. [2] 张晓凤,王秀英.灰狼优化算法研究综述[J].计算机科学,2019,46(03):30-3...
灰狼优化算法;第五代无线通信系统(5G);频率选择面;形状优化 作者: 何志豪1,2,3,晋刚1,2,3,王英俊1,2,3 单位: 1华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心,中国广州市,510641 2华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验...
算法应用 灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)由于其独特的搜索机制和高效的全局探索能力,在生活中有多种应用场景。以下是一些常见的应用实例: 工程优化:在工程设计和建筑领域,灰狼算法被用来优化结构设计,比如桥梁或建筑物的稳定性和耐久性。它通过模拟不同设计参数,帮助找到成本效益最高的解决方案。