Frank,Y
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灰狼优化算法（GWO）附代码

文章目录

  • 1 算法介绍
  • 2 算法原理
  • 3. 实现步骤
  • 4. MATLAB代码实现GWO算法
    • 4.1 main.m
    • 4.2 运行结果

1 算法介绍

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由Mirjalili等于２０１４年提出。GWO算法是模拟自然界中灰狼群体的社会等级机制和捕猎行为而衍生出的一种新型群体智能优化算法．在GWO算法中，每只灰狼代表种群中1个候选解，其中，群体中最优解称为α，次最优解称为β，第三最优解称为δ，其他解均称为ω．灰狼的社会等级制度如图所示：

灰狼优化算法（GWO）附代码_第1张图片

社会等级可划分为头狼α、下属狼β、普通狼δ和底层狼ω四层，其中α负责领导狼群，β协助α做出决策，δ听从α和β的指令，也可以

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