目录原理简介一、Pareto最优概念二、单目标GWO三、多目标GWO优化机制四、整体算法流程代码实现 今天为大家带来一期多目标灰狼算法（MOGWO）代码，该算法由 Seyedali Mirjalili 等人于 2016 年发表在SCI一区顶刊《Expert Systems With Application
本文介绍了灰狼优化算法(GWO)，这是一种受灰狼社会等级和捕猎行为启发的元启发式优化算法。算法通过模拟alpha、beta、delta和omega四种狼的社会层级，以及包围、追捕和攻击三个主要狩猎步骤进行优化。实验表明，GWO在29个测试函数和工程设计问题上优于PSO、GSA等算法。文章详细阐述了GWO的数学模型、算法流程，并提供了Python实现方案，测试了Sphere、Rastrigin等函数的优化效果。结果显示GWO具有较好的全局搜索能力和收敛性，适用于复杂优化问题。
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
原创
2023-05-06 09:16:26
621阅读
列车节能优化：灰狼优化算法的应用一、研究背景二、灰狼优化算法简介三、灰狼优化算法在列车节能优化中的应用1、算法求解模型1.1 将多目标优化问题转化为单目标问题1.2 基于Pareto原理求解2、列车动力学模型3、建立目标函数4、决策变量的选取四、仿真参数设置五、部分源程序Matlab代码六、部分实验结果仿真图七、部分参考文献 一、研究背景当今社会对能源资源的需求越来越大，如何提高列车的能效，减少
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2023-11-28 14:47:16
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1 简介The grey wolf optimizer (GWO) is a new meta-heuristic algorithm inspired from the leadership and prey searching, encircling, and hunting of the grey wolves’ community. The GWO algorithm has the ad
原创
2022-01-08 16:02:27
213阅读
二、灰狼算法简介1 前言： 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。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图
原创
2021-11-08 14:24:29
4019阅读
以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。
tic % 计时器
%% 清空环境变量
close all
clear
clc
format compact
%% 数据提取
% 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
load wine.mat
% 选定训
原创
2021-09-08 14:55:04
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一、灰狼算法简介1 前言：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、
原创
2021-11-08 14:19:09
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一、获取代码方式获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【优化算法】灰狼优化算法（GWO）【含Matlab源码 1305期】
二、灰狼算法简介1 前言： 灰狼优化算法（Grey Wolf
原创
2022-03-25 17:36:26
740阅读
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以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。
tic % 计时器
%% 清空环境变量
close all
clear
clc
format compact
%% 数据提取
% 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
load wine.mat
% 选定训练
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2021-09-07 14:07:08
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果： 三、部分程序：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matalb平台编译，将GWO(灰狼群算法)与LSTM（长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量时序预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过GWO
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2024-08-09 00:01:23
55阅读
1 简介Mirjalili 等人提出了一种新的群体智能算法———灰狼优化算法(GWO)，并通过多个基准测试函数进行测试，从结果上验证了该算法的可行性，通过对比，GWO 算法已被证明在算法对函数求解精度和稳定性上要明显优于 PSO、DE 和 GSA 算 法。生物在自然界严酷环境下，即使并不具有人类的高智能，但在相同的目标，即食物的激励下，通过不断地适应与集体合作都表现出了令人惊叹的群体智能。文献［6
原创
2021-11-28 00:35:53
472阅读
1.程序功能描述
基于GWO灰狼优化的多目标优化算法matlab仿真，目标函数为2个目标函数。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
迭代1000次：
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序
for it=1:Miters
it
% 更新支配关系并获取非支配解集
GWO0=func_domination(GWO0);
GWO0n=fu
灰狼算法是一种模拟灰狼捕猎行为的智能优化算法，它通过模拟灰狼群体的社会行为来寻找最优解。这种算法在许多领域都有着广泛的应用，包括工程优化、数据挖掘等。本文将以博文的形式详细探讨“灰狼算法 Python”的实现与应用，从背景到技术原理进行深入的分析。
```mermaid
flowchart TD
A[提出问题] --> B[数据收集]
B --> C[算法设计]
C --
灰狼优化算法的理解和应用一、背景介绍二、算法原理三、构建算法数学模型四、Python实现GWO五、算法分析 一、背景介绍灰狼优化算法（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。近年来受到了学者的广
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2023-08-20 14:29:09
46阅读
路径规划算法：基于灰狼优化(GWO)的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于灰狼优化(GWO)的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法灰狼算法来进行路径规划。 1.算法原理1.1 环境设定实际应用中，每只狼都是问题的一个解。在移动机器人的路径优化中，每只狼代表
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2024-02-28 13:46:00
233阅读
文章目录简介算法二进制灰狼算法代码参考文献 简介灰狼优化算法（GWO）模拟了自然界灰狼的领导和狩猎层级，在狼群中存在四种角色，狼负责领导是最具有智慧的在狩猎当中可以敏锐的知道猎物的位置，狼可以认为是军师比较具有智慧比较能知道猎物的位置，狼负责协助前两个层级的狼，最后是狼负责跟从。 在狩猎（寻优）的过程中，狼群的这三种层级并不是一成不变的，也会根据各个狼的适应度（fitness）进行调整，适应度最
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2023-09-14 21:02:49
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GWO-SVMD分解 | Matlab实现GWO-SVMD灰狼算法优化分解
1 内容介绍灰狼优化（GWO）算法是一种新兴的算法，它基于灰狼的社会等级以及它们的狩猎和合作策略。 该算法于 2014 年推出，已被大量研究人员和设计人员使用，原始论文的引用次数超过了许多其他算法。 在 Niu 等人最近的一项研究中，介绍了该算法优化现实问题的主要缺点之一。 总之，他们表明，随着问题的最优解偏离 0，GWO 的性能会下降。在本文中，通过对原始 GWO 算法进行直接修改，
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2023-07-06 23:18:53
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算法引言灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略，其中灰狼被分为四种角色：狼首领（Alpha）、狼副手（Beta）、狈顾问（Delta）和打工狼（Omega）。这种层次结构帮助灰狼以高效的方式组织狩猎和资源分配。在这个算法中，首领Alpha代表最优解，而Beta和Delta则分别代表次优解和第三优解。Omeg
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2024-08-09 15:53:41
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