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改良灰狼算法及参数优化与测试案例

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简介：
本研究提出了一种改进的灰狼优化算法，并探讨了其关键参数的影响。通过多个测试案例验证了该方法的有效性和优越性。 灰狼优化算法（GWO）是由格里菲斯大学的Mirjalili等人在2014年提出的一种群智能优化算法，其灵感来源于灰狼群体捕食行为。

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  • 改良灰狼算法及参数优化与测试案例
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    本研究提出了一种改进的灰狼优化算法，并探讨了其关键参数的影响。通过多个测试案例验证了该方法的有效性和优越性。 灰狼优化算法（GWO）是由格里菲斯大学的Mirjalili等人在2014年提出的一种群智能优化算法，其灵感来源于灰狼群体捕食行为。
     
  • 灰狼优化算法案例解析/灰狼优化算法初学者指南
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    本书为初学者提供详细的灰狼优化算法讲解及案例分析，旨在帮助读者快速掌握该算法的基本原理和实际应用技巧。 本资源提供基于MATLAB的灰狼优化算法学习材料。这是作者在学习过程中编写的第一个关于灰狼优化算法的例子，该实例初始化一个单变量函数，并求解其取值区间内的最小值问题。 此资源包含四个文件：main.m为主程序文件；f_getfitness.m和f_fit.m为运行中由main.m调用的子函数；Grey Wolf Optimizer.pdf则解释了灰狼优化算法的基本原理，采用的是英文版本。将这四个文件放在同一目录下后直接执行main文件即可查看最终结果，并且会绘制每次迭代过程中的最优适应度值曲线。
     
  • 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。
     
  • 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_
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    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。
     
  • 基于改良灰狼优化算法的DV-Hop定位算法
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    本研究提出了一种改进的灰狼优化算法应用于DV-Hop无线传感器网络定位中，有效提升了节点定位精度和稳定性。 为了应对无线传感器网络节点DV-Hop定位算法在面对非均匀节点分布以及距离估计不准确导致的低精度问题，本段落提出了一种改进灰狼优化算法与DV-Hop相结合的新方法来提高未知节点坐标的计算准确性。通过引入先进的灰狼优化策略以寻找最优解，并为了增强寻优性能及避免陷入局部最优点的问题，进一步将免疫算法融入到该优化过程中，增加了灰狼群体的多样性从而增强了对全局最优值搜索的能力。这一改进旨在显著提升定位精度和效率。
     
  • 改良版土狼优化算法
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    改良版土狼优化算法是一种基于自然界的群智能算法，通过模拟土狼捕猎行为来解决复杂优化问题。该版本在原基础上进行了改进和增强，提高了搜索效率与全局寻优能力，在多个应用场景中展现出优越性能。 2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出了一个新的全局优化问题的启发式算法——土狼优化算法（COA）。该算法由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho提出，是一种受自然启发的元启发式算法，用于解决全局优化问题。
     
  • 【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.
     
  • GWO灰狼优化算法与测试函数的Matlab实现
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    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。
     
  • 【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
     
  • 改良灰狼优化算法（SMIGWO），结合迭代映射与单纯形法
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    本研究提出了一种改进版的灰狼优化算法(SMIGWO)，融合了迭代映射和单纯形法策略，有效提升了搜索效率及解的质量。 基于迭代映射和单纯形法的改进灰狼优化算法（SMIGWO）是一种结合了传统灰狼优化算法与新型策略的方法，通过引入迭代映射机制以及利用单纯形法进行局部搜索，提高了全局寻优能力和收敛速度。这种混合方法在解决复杂问题时表现出色，特别是在处理多模态、高维度的优化任务中具有明显优势。