灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)是一种新颖的元启发式算法,模拟了自然界中灰狼群体的等级制度和捕食行为,以实现优化搜索的目的。该算法基于灰狼群的社会等级结构和狩猎行为,将搜索空间中的解看作是灰狼,通过模拟灰狼的等级制度和狩猎行为来寻找最优解。。2014年,GWO的研究成果发表在权威SCI期刊《ADVANCES IN E...
灰狼-布谷鸟算法 clear;clc; % 狼群数量 SearchAgents_no = 30; % 最大迭代次数 Max_iter = 200; % 变量维度 dim = 2; % 上限 ub = 10 * ones(1, dim); % 下限 lb = -10 * ones(1, dim); %%%%% 初始化 Alpha_pos = zeros(1, dim); Alpha_score = inf; Beta_pos = zeros(1, di...
灰狼优化算法的基本思想是模仿灰狼的狩猎和社会等级行为,利用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。灰狼优化算法中,每只灰狼的位置代表一个可行解,而最优解就是最佳的猎物位置。灰狼优化算法模拟了自然界灰狼的领导层级和狩猎机制,分为四种类型的灰狼(α、β、δ、ω),并实现了寻找猎物、包围猎物和...
与遗传算法类似,GWO也是基于种群的优化技术,但其独特的搜索策略和更新规则使其在处理某些类型的问题时展现出不同的优势。 在GWO算法中,灰狼被分为四类:α(领头狼)、β(第二领导者)、δ(第三领导者)以及普通狼(Ω)。在每次迭代中,这些角色对应于当前种群中适应度最好的三个解以及其余的解。通过模拟这些狼在...
前面的文章里作者介绍了多目标灰狼优化算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO),该算法是由Mirjalili等(灰狼算法的提出者)于2016年提出[1],发表在中科院一区期刊《expert systems with applications》。 MOGWO保留了灰狼算法的种群更新机制,即通过模拟灰狼的严格等级制度以及自然界中的狩猎和捕食行为来迭代搜索优...
一、灰狼优化算法 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。 灰狼属于犬科动物,被认为是顶级的掠食者,它们处于生物圈食物链的顶端...
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(...
1.Matlab实现GWO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上; 2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
灰狼优化算法——MATLAB 1tic %计时器2%%清空环境变量3close all4clear5clc6format compact7%%数据提取8% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber =3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量9load wine.mat10%选定训练集和测试集11% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集...