【MATLAB源码-第88期】基于matlab的灰狼优化算法(GWO)的栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线

操作环境:

MATLAB 2022a

1、算法描述

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种模仿灰狼捕食行为的优化算法。灰狼是群居动物,有着严格的社会等级结构。在灰狼群体中,通常有三个等级:首领(Alpha)、副首领(Beta)和普通成员(Omega)。算法中的搜索代理(即灰狼)按照这种社会等级进行分配。

  1. Alpha(首领):Alpha是群体中最强的狼,主导群体的活动和狩猎。在GWO算法中,Alpha代表当前解空间中的最佳解。

  2. Beta(副首领):Beta是群体中的第二强者,它在Alpha不在时会代理领导群体。在算法中,Beta代表次优解。

  3. Delta(三级狼):Delta在群体中的地位仅次于Alpha和Beta。在算法中,Delta代表第三优解。

  4. Omega(普通成员):Omega是群体中的其他成员,它们遵循Alpha、Beta和Delta的决定。在算法中,Omega代表其它的搜索代理。

灰狼优化算法的基本步骤如下:

  • 初始化:随机生成一群灰狼(搜索代理)。
  • 狩猎(优化):Alpha、Beta和Delta探索解空间,而其他狼(Omega)跟随这三个首领。
  • 追踪猎物、包围和攻击猎物:算法迭代更新群体的位置,模拟灰狼围捕猎物的行为。位置更新依据Alpha、Beta和Delta的位置来决定。
  • 收敛:随着迭代的进行,搜索空间逐渐缩小,最终,群体会接近最优解。

灰狼优化算法广泛应用于各种复杂优化问题,因其简单易实现、收敛速度快且能有效避免局部最优解而受到青睐。

2、仿真结果演示

【MATLAB源码-第88期】基于matlab的灰狼优化算法(GWO)的栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线_第1张图片

【MATLAB源码-第88期】基于matlab的灰狼优化算法(GWO)的栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线_第2张图片

3、关键代码展示

4、MATLAB 源码获取

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