Advertisement

I-GWO优化器是灰狼优化算法中一种重要的改进方案，由MATLAB开发。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
I-GWO 算法得益于一种创新性的运动策略，即基于维度学习的狩猎 (DLH) 搜索方法，该策略借鉴了自然界狼群个体狩猎的真实行为模式。 DLH 策略通过采用多种手段为每只狼构建独特的邻域，从而实现狼群之间相邻信息的有效共享。 此外，DLH 搜索策略所采用的维度学习机制能够显著提升局部搜索与全局搜索之间的协调性，并维持群体内的多样性。 该算法的作者及程序员包括 MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian 和 S. Mirjalili。 联系方式如下： nadimi@ieee.org、shokooh.taghian94@gmail.com 和 ali.mirjalili@gmail.com。 您可以通过访问 http://www.alimirjalili.com 来了解更多相关信息。 主要研究成果为 MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian 和 S. Mirjalili 发表的关于改进灰狼优化器的研究，发表在《工程系统与应用》期刊上，DOI: 10.1016/j.eswa.2020.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改良版灰狼优化器(I-GWO): 灰狼优化器的重要改进成果- MATLAB开发
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB实现的改良版灰狼优化器（I-GWO），旨在显著提升原灰狼优化算法的性能，适用于复杂问题求解。 I-GWO算法得益于一种新的运动策略——基于维度学习的狩猎（DLH）搜索策略，该策略模仿了自然界狼的个体狩猎行为。在DLH中，每只狼都通过不同的方法构建一个邻域，在这个邻域内可以与其他狼共享相邻信息。这种维度学习能够增强局部和全局搜索之间的平衡，并保持多样性。 这项工作的作者是MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian 和 S. Mirjalili。他们的电子邮件分别是 nadimi@ieee.org、shokooh.taghian94@gmail.com 以及 ali.mirjalili@gmail.com。 主要论文为： MH Nadimi-Shahraki, S. Taghian, S. Mirjalili，改进灰狼优化器用于解决工程问题，《专家系统与应用》，DOI:10.1016/j.eswa.2020.1。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)
    优质
    灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼社会_hierarchy和狩猎行为的元启发式群体智能优化算法，广泛应用于各种复杂问题的求解。 The Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm emulates the leadership hierarchy and hunting behavior of grey wolves in nature. It uses four types of grey wolves—alpha, beta, delta, and omega—to represent different ranks within the hierarchy. Additionally, three main steps involved in hunting—searching for prey, encircling it, and attacking it—are implemented to achieve optimization.
     
  • Python中的灰狼优化算法(GWO)
    优质
    《Python中的灰狼优化算法(GWO)》一书详细介绍了如何运用Python编程实现GWO算法，适用于机器学习与数据科学领域中复杂问题的求解。 本段落详细介绍了灰狼优化算法的基本原理，并将该算法与遗传算法进行了对比分析。最后，基于莱维飞行对灰狼优化算法进行改进。
     
  • 灰狼优化算法(GWO)的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套用于实现灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码。通过模拟灰狼社会行为进行问题求解，适用于初学者和科研人员探索优化问题解决方案。 灰狼优化算法（GWO）的MATLAB代码可以用于实现该算法的核心功能。这段代码适用于需要利用群体智能解决优化问题的研究和应用场合。
     
  • 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。
     
  • GWO灰狼优化算法的Matlab完整程序
    优质
    本资源提供了一套完整的基于Matlab实现的GWO灰狼优化算法代码。该程序设计用于解决各类复杂优化问题，并附有详细注释和使用说明，适合科研与学习参考。 GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序） GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序） GWO灰狼优化算法（Matlab完整程序）
     
  • 基于灰狼优化算法GWO的VMD优化及Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用灰狼优化算法（GWO）改进变分模态分解（VMD）方法的研究与实现，并附带了完整的MATLAB源代码，适用于信号处理和数据分析领域的研究者。 基于灰狼优化算法GWO优化VMD的Matlab源码。
     
  • GWO_灰狼优化算法_混沌反向学习_灰狼算法_灰狼优化_灰狼算法优化_
    优质
    简介：灰狼优化算法（GWO）是一种新型元启发式群体智能算法，模拟灰狼的社会行为。结合混沌反向学习策略可以增强其探索能力和开发能力，有效避免早熟收敛问题，在多个领域展现出了优越的性能和应用潜力。 灰狼优化算法结合混沌反向学习方法在Matlab中的应用研究。
     
  • 【智能优化算法】GWO灰狼优化算法含Python代码.zip
    优质
    本资源提供GWO（灰狼优化）算法详细介绍及其实现的Python代码，适用于初学者快速理解和应用该优化方法解决实际问题。 【智能优化算法】灰狼优化算法GWO附Python代码.zip