基于对立学习的Sogwo选择性灰狼优化算法的Matlab代码实现。

简介：
该MATLAB代码实现了基于选择性对立的灰狼优化（SOGWO）算法，并提供了一种优化执行功能的实现。这些代码来源于一篇名为“基于选择性对立的灰狼优化”的论文，针对三种不同的优化算法进行了设计：基于选择性对立的灰狼优化（SOGWO）、灰狼优化（GWO）以及粒子群优化（PSO）。为了使代码能够正常运行，必须在main.m文件中配置一系列参数，包括迭代次数（SearchAgents_no）和最大迭代次数（Max_iteration），此外还需要指定要执行的算法（algo_choice）。用户需在指定的文件中设置所有必要的参数。详细的算法信息可以通过提供的链接获取。 元启发法因其具备灵活性、简洁性和稳健性等诸多优点，在科学和工业领域的优化问题中得到了广泛的应用。灰狼优化器（GWO）作为该领域中相对较新且备受关注的一种算法，近年来受到了广泛的重视。本研究将基于对立学习（OBL）与GWO相结合，旨在提升其探索能力的同时保持快速的收敛速度。具体而言，Spearman相关系数被用于确定在进行对立学习时所使用的欧米伽（ω）狼——即群体中社会地位最低的狼。为了进一步增强算法效果，除了选择所有狼的大小外，还选择并应用了多个尺寸的对立操作到这些狼身上。这种做法有助于避免不必要的探索行为，从而提高效率。