GWO（灰狼优化）算法

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。
完整程序和示例文件地址：http://download.csdn.net/detail/u013337691/9624866
链接：http://pan.baidu.com/s/1hrCheBE 密码：4p6m
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源码转载原文链接：https://blog.csdn.net/u013337691/article/details/52468552

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
% 选定训练集和测试集
% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集
train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];
% 相应的训练集的标签也要分离出来
train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];
% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集
test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];
% 相应的测试集的标签也要分离出来
test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];
%% 数据预处理
% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间
[mtrain,ntrain] = size(train_wine);
[mtest,ntest] = size(test_wine);

dataset = [train_wine;test_wine];
% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数
[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);
dataset_scale = dataset_scale';

train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);
test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );
%% 利用灰狼算法选择最佳的SVM参数c和g
SearchAgents_no=10; % 狼群数量，Number of search agents
Max_iteration=10; % 最大迭代次数，Maximum numbef of iterations
dim=2; % 此例需要优化两个参数c和g，number of your variables
lb=[0.01,0.01]; % 参数取值下界
ub=[100,100]; % 参数取值上界
% v = 5; % SVM Cross Validation参数,默认为5

% initialize alpha, beta, and delta_pos
Alpha_pos=zeros(1,dim); % 初始化Alpha狼的位置
Alpha_score=inf; % 初始化Alpha狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problems

Beta_pos=zeros(1,dim); % 初始化Beta狼的位置
Beta_score=inf; % 初始化Beta狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problems

Delta_pos=zeros(1,dim); % 初始化Delta狼的位置
Delta_score=inf; % 初始化Delta狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problems

%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);

Convergence_curve=zeros(1,Max_iteration);

l=0; % Loop counter循环计数器

% Main loop主循环
while lub;
        Flag4lb=Positions(i,:)Alpha_score && fitnessAlpha_score && fitness>Beta_score && fitness

% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end

% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
    for i=1:dim
        ub_i=ub(i);
        lb_i=lb(i);
        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
    end
end

代码修改及说明：
安装libsvm

1. 下载libsvm
2. 将下载的libsvm直接放在matlab安装路径toolbox下
3. 点击matlab “主页-设置路径” 选择libsvm包中的windows文件夹
4. 将libsvm windows文件夹下的 svmtrain 及svmpredict函数修改为 svmtrain2 和 svmpredict2等形式，目的是防止与matlab下冲突（注：2017及以下版本可以使用svmtrain，高版本不再支持）
   源码修改
5. 将所有svmtrain(）及svmpredict() 函数改为 svmtrain2()及svmpredict2() ；
6. 将代码[~,fitness]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度改为[~，~,fitness]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度或者[fitness,~，~]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度(至于为什么还未清楚？目前我还没有看代码，原理也还没有看，仅改了下代码)
7. 将代码[output_test_pre,acc]=svmpredict2(output_test',input_test',model_gwo_svr); % SVM模型预测及其精度改为[output_test_pre,acc,~]=svmpredict2(output_test',input_test',model_gwo_svr); % SVM模型预测及其精度（同上，仅是为了解决维度的问题）