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【优化提升】利用莱维飞行与随机游动策略改良灰狼算法的MATLAB代码.md

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简介：
本文档提供了一种通过结合莱维飞行和随机游动策略来改进灰狼优化算法的MATLAB实现方法，旨在增强其搜索效率和全局寻优能力。 【优化求解】基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法的MATLAB源码提供了一种新颖的方法来提高传统灰狼优化算法的性能。通过结合莱维飞行与随机游动，该方法旨在增强探索能力并减少陷入局部最优的可能性。代码适用于需要进行复杂问题求解的研究者和技术人员。

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  • 【优化提升】利用莱维飞行与随机游动策略改良灰狼算法的MATLAB代码.md
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    本文档提供了一种通过结合莱维飞行和随机游动策略来改进灰狼优化算法的MATLAB实现方法，旨在增强其搜索效率和全局寻优能力。 【优化求解】基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法的MATLAB源码提供了一种新颖的方法来提高传统灰狼优化算法的性能。通过结合莱维飞行与随机游动，该方法旨在增强探索能力并减少陷入局部最优的可能性。代码适用于需要进行复杂问题求解的研究者和技术人员。
     
  • 改进灰狼算法的莱维飞行与随机游动策略及其MATLAB实现代码.md
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    本文介绍了对灰狼优化算法进行改进的方法，包括引入莱维飞行和随机游走策略，并提供了该算法在MATLAB中的实现代码。 基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法的MATLAB源码提供了一种优化方法，通过结合这两种搜索机制来增强传统灰狼优化算法的性能。这种方法在解决复杂问题时表现出更高的探索能力和收敛速度。代码实现了对原有灰狼算法的有效改良，适用于需要高效全局寻优的应用场景中使用。
     
  • 【优化求解】利用莱维飞行与随机游走策略改进的灰狼算法（CMGWO）在单目标问题中的MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供了一种结合了莱维飞行和随机游走策略以增强性能的改进型灰狼优化算法(CMGWO)，并附有解决单目标优化问题的MATLAB实现代码。 【优化求解】基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法CMGWO求解单目标MATLAB源码 这段描述介绍了一个使用改进版灰狼优化算法（CMGWO）来解决单目标问题的MATLAB代码，该算法结合了莱维飞行和随机游动策略。
     
  • 改良樽海鞘群算法的莱维飞行策略应用
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    本研究旨在通过引入改进的莱维飞行策略来优化樽海鞘群算法，提高其在复杂问题求解中的搜索效率与精度。 为了改进樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）在寻优过程中收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题，本段落提出了一种采用莱维飞行策略的条件化更新樽海鞘群算法（Levy Flight-based Conditional Updating Salp Swarm Algorithm，LECUSSA），并将其应用于分类算法中的特征子集选择过程。首先，利用莱维飞行策略的独特跳跃特性来随机更新领导者的位置，以增强全局最优解搜索的能力；其次，在追随者位置的更新过程中引入条件控制机制，使它们不再盲目跟随领导者，从而加速了收敛速度。通过在23个优化基准函数上进行性能比较实验，并将算法应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类特征子集选择中，使用8个UCI数据集对结果进行了评估。结果显示LECUSSA具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速率，在经过该算法处理后的特征选择过程中能够找到最佳分类准确率所需的特征子集。
     
  • 改良版灰狼优化算法(IGWO)的Matlab代码
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    本简介提供了一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）的Matlab实现代码。该算法通过引入新的机制增强了原灰狼优化算法的探索能力和收敛速度，适用于解决复杂的优化问题。 一种改进的灰狼优化算法（IGWO）由Mirjalili等人在2020年提出，主要用于解决全局优化和工程设计问题。该方法旨在缓解种群多样性不足、探索与开发之间的不平衡以及GWO算法过早收敛的问题。IGWO通过引入基于维度学习的狩猎(Dimension Learning-based Hunting, DLH)搜索策略来改进运动机制，这种策略模仿自然界中狼的个体狩猎行为，并为每只狼建立一个独特的邻域以共享信息。 DLH中的维度学习有助于增强局部和全局搜索之间的平衡并保持多样性。研究人员在CEC2018基准测试函数以及四个工程问题上评估了IGWO算法的表现，将其与六种最先进的元启发式方法进行了比较。实验结果及统计检验表明，IGWO具有显著的竞争优势，并证明其对解决工程设计问题的有效性和适用性。
     
  • 【LSTM预测】利用灰狼优化算法改良的LSTM预测MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种结合灰狼优化算法与长短期记忆网络（LSTM）的预测模型MATLAB实现代码。通过灰狼优化算法对LSTM模型参数进行优化，旨在提升预测精度和效率。适合研究和工程应用中时间序列预测问题的解决。 基于灰狼优化算法改进的LSTM预测MATLAB源码
     
  • IGWO-SVM：利用改良灰狼优化算法与三种改进方法提升支持向量机性能（包括双混沌映射及DIH策略）
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    本研究提出IGWO-SVM模型，结合改良灰狼优化算法和三项创新改进策略——双混沌映射、动态惯性权重和维度变异，显著提升了支持向量机的分类精度与效率。 IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。采用三种改进思路：两种Logistic映射、Tent混沌映射以及DIH策略。通过基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，使得收敛速度比传统灰狼优化算法更快，适用于相关研究工作。
     
  • 【带有嵌入莱维飞行的灰狼优化（LGWO）算法的函数寻优方法】
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    本研究提出了一种结合了莱维飞行策略的改进型灰狼优化算法（LGWO），以增强其探索和开发能力，有效提升复杂函数优化问题的求解精度与效率。 基于嵌入莱维飞行的灰狼优化（LGWO）算法的函数寻优方法。
     
  • 【灰狼算法优化】改进型灰狼算法及MATLAB实现代码.zip
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    本资源提供一种改进型灰狼优化算法及其在MATLAB中的实现代码。通过增强原算法性能，解决更复杂的优化问题，适用于科研和工程应用。 Grey wolf optimization (GWO) algorithm is a recently developed method inspired by the social hierarchy and hunting strategies of grey wolves. Introduced in 2014, it has gained significant attention from researchers and designers, with citations to the original paper surpassing those of many other algorithms. A recent study by Niu et al. highlighted one of the main limitations of this algorithm when applied to real-world optimization problems.
     
  • 改良版灰狼算法VAGWO的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一种改进型灰狼优化算法（VAGWO）的MATLAB实现代码。该算法旨在提高搜索效率和解决复杂问题的能力，适用于科研与工程应用中的优化任务。 改进灰狼算法VAGWO的Matlab代码提供了一个优化解决方案，适用于需要增强传统灰狼优化器性能的研究者和开发者。这段代码经过精心设计与测试，能够有效解决复杂问题中的搜索效率及收敛速度等挑战。希望此资源对相关领域的研究工作有所帮助。