3 实现步骤及程序框图 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的灰狼...
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...
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– 其中,X_\alpha,X_\beta,X_\delta分别表示Alpha、Beta、Delta的位置, X 是当前打工狼的位置,C_1,C_2,C_3是随机系数向量,用于模拟灰狼在猎物附近移动的随机性。这种随机性模拟了灰狼群在追踪猎物时可能的不确定和变化行为。 C 的值通常在0到2之间随机生成,这有助于探索解空间的不同区域,避免算法过早陷...
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...
式中:t 为当前迭代次数:。表示hadamard 乘积操作;A 和 C 是协同系数向量;Xp 表示猎物的位置向量; X(t) 表示当前灰狼的位置向量;在整个迭代过程中 a 由2 线性降到 0; r1 和 r2 是 [0,1] 中的随机向量。 3)狩猎( Hunring) 灰狼具有识别潜在猎物(最优解)位置的能力,搜索过程主要靠 ...
式中:c为大于1的常数;Ni为该第i组中Pareto最优解个数。 四、整体算法流程 MOGWO的具体流程如下: (1)设置算法的种群数量、最大迭代次数,设置外部存档Archive大小、轮盘赌法参数等。 (2)计算种群个体的目标参数值,确定支配关系,将非支配解存入Archive中。
Computer X1, X2, X3 X1 = alpha_wolf.position - A1*abs(C1*alpha_wolf_position - ith_wolf.position) X2 = beta_wolf.position - A2*abs(C2*beta_wolf_position - ith_wolf.position) X3 = gamma_wolf.position - A3*abs(C3*gamma_wolf_position - ith_wolf.position) c. Compute new solution...
c为常数,Ni为第i段获得的Pareto最优解的数量。由此,可以看到拥挤度越小成为头狼的概率越高。如果在最不拥挤的段少于三个解,则会在第二最小拥挤的段选择。 引入上述两个机制后,MOGWO算法的流程如下: 主体的流程还是和GWO差不多的。(有一个线忘画了,右边剔除拥挤度后的流程紧跟达到最大迭代次数的判断。) ...