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...
在GWO算法中,头狼(α、β、δ)可以通过目标函数值确定,在MOGWO中,个体的优劣通过Pareto支配关系来确认,头狼选择部分选择搜索空间中最不拥挤的部分,并提供其非支配解作为头狼,而档案中存放着当前的最优解(非支配解),因此直接从该种群中选择个体作为领头狼,采取轮盘赌的方式从档案中选择个体作为头狼,其计算式如下: ...
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...
然而,传统的深度学习算法在处理大规模数据和复杂问题时,往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。为了克服这些问题,研究人员开始尝试将优化算法与深度学习算法相结合,以期取得更好的效果。 在这篇博客中,我们提出了一种基于灰狼算法改进深度学习极限学习机(GWO-DELM)来实现故障诊断的方法。首先,我们利用灰狼算法来...
1.Matlab实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元时间序列预测; 2.输入数据为单变量时间序列数据,即一维数据; 3.运行环境Matlab2020及以上,运行GWOGRUTIME即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 4.灰狼算法优化学习率,隐藏层节点,正则化系数; ...
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...
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,分组卷积神经网络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,被引入用于优化分组卷积神经网络的超参数。
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...