通过模拟灰狼的狩猎行为,包括包围、跟踪、追捕和攻击猎物等过程,灰狼优化算法能够在搜索空间中寻找最优解。 2.1 社会等级分层 当设计 GWO 时,首先需构建灰狼社会等级层次模型。计算种群每个个体的适应度,将狼群中适应度最好的三匹灰狼依次标记为α 、β、δ,而剩下的灰狼标记为ω。也就是说,灰狼群体中的社会等级...
灰狼算法算法主体文件名:..\optimization algorithm\algorithm_grey_wolf\GWO_Base.m % 灰狼算法 classdef GWO_Base < Algorithm_Impl properties % 算法名称 name = 'GWO'; % 步长系数 a = 2; end % 外部可调用的方法 methods function self = GWO_Base(dim,size,iter_max,range_min_list,range_max_list...
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种基于灰狼群体狩猎行为的优化算法,通常用于解决连续优化问题。下面,我将从理解灰狼算法的基本原理和步骤开始,逐步介绍如何在MATLAB中实现灰狼算法。 1. 理解灰狼算法的基本原理和步骤 灰狼算法模拟了灰狼在自然界中的狩猎行为,主要包括以下步骤: 初始化狼群:设定狼群的数量和...
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: ...
【Matlab】智能优化算法_灰狼优化算法GWO,灰狼算法的提出背景是受到了灰狼群体捕猎行为的启发。灰狼是一种高度社会化的动物,它们有着严格的等级制度和协作机制3。灰狼算法模拟了自然界灰狼的领导层级和狩猎机制,利
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现(二)框架编写中的框架的编写。 以及优化算法matlab实现(四)测试粒子群算法中的测试函数、函数图像的编写。 灰狼算法的个体没有独有属性。 灰狼算法个体 文件名:.. \optimization algorithm\algorithm_grey_wolf\GWO_Unit.m ...
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; ...
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...
灰狼算法matlab代码 灰狼算法是一种求解多目标优化的常用的算法。下面是一个灰狼算法的matlab代码实现,供参考: ```matlab function wolf_algorithm(min_f,max_f,max_iter) %% Parameter set pop_size=100; dim=2; pa=0.8; ls=10; %% Initialization population=zeros(pop_size,dim); %create a initial ...