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灰狼算法(GWO)源代码及23个经典测试函数

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简介：
本资源提供灰狼优化算法（GWO）的详细源代码，并包含23种经典的数学测试函数，适用于科研人员和学生进行算法研究与实验。 以灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+GWO算法。

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  • 灰狼算法(GWO)源代码及23个经典测试函数
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    本资源提供灰狼优化算法（GWO）的详细源代码，并包含23种经典的数学测试函数，适用于科研人员和学生进行算法研究与实验。 以灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+GWO算法。
     
  • 鲸鱼优化算法(WOA)源代码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供完整的鲸鱼优化算法（WOA）源代码及相关文档，并包含23种经典测试函数，适用于算法学习与科研应用。 以鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并且支持二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+WOA算法。
     
  • 天鹰算法(AO)源码及论文+23个经典测试函数
    优质
    本资源包含天鹰优化算法（AO）完整源代码及其相关学术论文，并附有23种经典的测试函数用于验证和比较算法性能。 以天鹰优化算法（Aquila Optimizer, AO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并支持二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数、AO算法以及AO原始论文。
     
  • 粒子群优化算法(PSO)源码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供粒子群优化算法（PSO）的完整MATLAB源代码，并包含23种经典测试函数以评估和验证PSO算法性能。 以粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数和PSO算法。
     
  • 哈里斯鹰优化算法(HHO)源码及23个经典测试函数
    优质
    本资源提供哈里斯鹰优化算法（HHO）的详细源代码，并包含23种经典数学测试函数，适用于深入研究和实践该优化技术。 以哈里斯鹰优化（Harris Hawk Optimization, HHO）为例，测试函数包括23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包含：23个经典单目标测试函数+HHO算法。
     
  • 北方苍鹰算法(NGO)源码及论文+23个经典测试函数
    优质
    本资料包包含北方苍鹰优化算法（NGO）的完整源代码及其相关科研论文，并附带23种经典测试函数，适用于学术研究与工程实践。 以北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization，NGO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，可以直接运行，并且可以进行二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数、NGO算法以及原始论文。
     
  • GWO灰狼优化算法与测试函数的Matlab实现
    优质
    本项目旨在通过MATLAB实现GWO（灰狼优化）算法，并应用于多个标准测试函数上，以评估其性能和适用性。 GWO灰狼优化算法及测试函数的MATLAB编程方法。这段文字描述了如何使用MATLAB进行GWO（Gray Wolf Optimizer）灰狼优化算法及其相关测试函数的应用与实现。
     
  • 蜣螂优化算法(DBO)源代码及原始论文+23个经典测试函数
    优质
    本资源包含蜣螂优化算法(DBO)的详细原始论文及其MATLAB实现源代码，并提供23种经典测试函数用于验证和评估DBO算法性能。 以蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，DBO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，可以直接运行并进行二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数、DBO算法以及DBO的原始论文。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)及Matlab代码
    优质
    本资源提供关于灰狼优化算法（GWO）的详细介绍及其在Matlab环境中的实现代码。适合用于科研、工程设计与学习参考。 灰狼优化算法（GWO）是一种受自然界中灰狼捕猎行为启发的全局优化方法，由Mirjalili等人在2014年提出。该算法基于灰狼的社会结构，并模仿了头狼(α)、次级领导狼(β)、普通成员狼(δ)和底层成员狼（ω）的角色及互动过程，以解决复杂的优化问题。 GWO的核心理念是通过调整灰狼的位置来逐步接近并包围“猎物”，即最优解。这一进程由以下三个关键公式描述： 1. 灰狼群体逼近目标的动态方程：此方程式表示了个体如何根据猎物位置（Xp）和自身位置（Xi），以及随迭代次数变化的系数A和C，来更新其位置。随着t增加，A和C逐渐减小，引导灰狼群收敛。 2. 灰狼间的位置调整公式：其他成员的位置依据α、β和δ的位置进行更新。这一过程体现了群体中的协作与领导关系，个体根据它们之间的距离做出相应变化。 3. 实现步骤： - 种群初始化：设定种群大小N，最大迭代次数Maxlter及控制参数a。 - 随机设置初始位置于定义的边界内。 - 计算适应度值并确定α、β和δ的位置。 - 根据指导更新灰狼个体的位置。 - 更新a、A和C的数值。 - 重新评估所有个体以选择新的最优解（α）。 - 达到最大迭代次数时，输出α位置作为最终结果。 在MATLAB中实现GWO算法时，可以编写一个主程序设置种群规模、维度等参数，并初始化头狼和群体的位置。通过循环更新每个成员的适应度值和位置，在达到设定的最大迭代数后结束并返回最优解。 这种方法能够高效地探索搜索空间，特别适合处理非线性与多模态问题。由于其生物行为模型的应用，GWO在工程优化、机器学习参数调整等领域展现了强大的应用潜力。
     
  • 鲸鱼优化算法的Matlab代码与23个经典测试函数
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    本资源提供了一套基于Matlab实现的鲸鱼优化算法代码，并包含了23个经典的测试函数，适用于算法学习和科研应用。 鲸鱼优化算法相比传统算法在收敛速度和寻优结果上有显著提升，并附带23个经典测试函数，能够输出迭代过程和曲线。适用于希望对鲸鱼优化算法进行改进或与其他算法性能对比的研究者。