1.3 实现步骤及程序框图 1.3.1 步骤 Step1:种群初始化:包括种群数量N,最大迭代次数Maxlter,调控参数a,A,C.Step2:根据变量的上下界来随机初始化灰狼个体的位置X。Step3:计算每一头狼的适应度值,并将种群中适应度值最优的狼的位置信息保存 ,将种群中适应度值次优的狼的位置信息保存为 ,将种群中适应度第三优...
GWO 算法中的另一个搜索系数是C。从2)中的公式可知,C向量是在区间范围[0,2]上的随机值构成的向量,此系数为猎物提供了随机权重,以便増加(|C|>1)或减少(|C|<1)。这有助于 GWO 在优化过程中展示出随机搜索行为,以避免算法陷入局部最优。值得注意的是,C并不是线性下降的,C在迭代过程中是随机值,该系数有...
基于灰狼算法优化SVR的c和g参数,实现多维输入单维输出的回归预测模型,提高模型的预测精度,具体的效果如下,同时模型可以输出模型的预测精度等评价指标,方便于判断模型的好坏,有需要的可以联系,代码有基本的注释,也可以用于学习, 赶紧联系吧。 ID:5830667716019184...
混沌映射自适应权重灰狼算法优化BP神经网络预测模型(C-I-GWO-BP) 6542 -- 5:22 App 手把手教你如何做各种智能算法优化BP神经网络方法的对比图(GABP、PSOBP、WPABP、CIWOABP、BP) 7468 -- 33:36 App 基于Matlab的多输入多输出(5输入5输出)海鸥算法优化BP神经网络(SOABP)实现数据预测原理详细讲解和代码展示...
其中，灰狼优化算法(GWO)，由Mirjalili在2014年提出，凭借其独特的狼群行为模拟，以其快速收敛和高精度的特点，在工程应用中独树一帜。深入剖析GWO：GWO以狼群的狩猎行为为灵感，通过迭代更新位置来追寻最优解。它借助C随机权重，强化了全局搜索的广度，其流程包括种群初始化、最优解的设定和位置更新。在...
MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测,GWO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。
根据参数a的值更新A和C。 迭代优化: 重复步骤2至4,直到达到最大迭代次数或满足其他终止条件。 输出最优解: 输出Alpha狼的位置作为最优解。 四、灰狼优化算法的Python代码实现 以下是一个简化的灰狼优化算法的Python代码示例: importnumpyasnp# 目标函数(以Rosenbrock函数为例)defobjective_function(x):return100*(...
混沌映射自适应鲸鱼算法优化BP神经网络原理和代码讲解(C-I-WOA-BP) 09-29 App打开 基于Matlab实现遗传算法优化BP神经网络实现预测 10-14 App打开 基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络代码讲解和展示_Trim 10-15 App打开 基于Matlab的粒子群优化BP神经网络预测模型(PSOBP)的代码效果展示和原理讲解 10-15 App...
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灰狼算法的核心是捕猎行为，分为观察与行动两步。观察计算灰狼移动后位置，行动则移动到计算出的位置。灰狼向目标头狼移动，目标位置由头狼位置的质心决定。参数A与C控制移动距离与方位，|A|>=1时全局搜索，|A|<1时局部搜索。实验 适应度函数测试，不同目标函数实验显示灰狼算法全局搜索能力强，局部搜索...