4.3 GWO优化 灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受到灰狼社群行为启发的全球优化算法,由Seyedali Mirjalili等于2014年提出。它模仿了灰狼在自然界中的领导层次结构、狩猎策略以及社会共存机制,以解决各种复杂的优化问题。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...
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...
best_obj=zeros(MAXGEN,1); %记录每次迭代过程中全局最优灰狼个体的目标函数值 alpha_individual=population(1,:); %初始灰狼α个体 alpha_obj=init_obj(1); %初始灰狼α的目标函数值 beta_individual=population(2,:); %初始灰狼β个体 beta_obj=init_obj(2); %初始灰狼β的目标函数值 delta_individu...
目前,多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithms,MOEAs)[2]已经取得了飞速的发展,应用在了许多多目标优化问题(multi-objective optimization problems, MOPs)中。 本文中作者将介绍一种高效的多目标优化算法——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...
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...
针对基本灰狼优化(GWO)算法存在求解精度低、收敛速度慢、局部搜索能力差的问题,提出一种贪婪的非分层灰狼优化算法(IGWO)算法用于求解约束优化问题. ⛄ 部分代码 function z=Cost(x, jj)%%%%%%%%M, A, o,a, b, Abenchmark_func global NFE NFE=NFE+1; ...
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; ...
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...
为了解决这类问题,许多多目标优化算法被提出,其中一种较为常见且有效的算法是多目标灰狼优化算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)。本文将从原理、步骤以及MATLAB代码实现等方面对多目标灰狼优化算法进行详细介绍。 一、多目标灰狼优化算法(MOGWO)原理 多目标灰狼优化算法是一种模拟自然界中灰狼觅食行为的...
本文将介绍使用Matlab实现的智能优化算法——灰狼优化算法(GWO)。灰狼优化算法是受灰狼捕猎行为启发的一种群体智能优化算法，它在求解函数极值问题上表现出显著的性能优势。GWO算法模拟了灰狼的社会结构和捕猎策略，通过狼群中的Alpha、Beta和Delta三种角色的动态竞争，实现对最优解的探索和搜索。具体而言，...