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【附操作视频】改进灰狼与布谷鸟混合搜索算法AGWO-CS的MATLAB仿真，含20余种标准测试函数

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简介：
本资源提供改进版灰狼与布谷鸟混合搜索算法AGWO-CS的MATLAB仿真代码及操作视频，包含20多种标准测试函数，适用于优化问题求解研究。 领域：matlab 内容：增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法（AGWO-CS）的优化仿真在matlab中的实现, 提供了20多个标准目标函数进行测试。 用处：用于学习如何编程实施增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法。 指向人群：适用于本科、硕士及博士等层次的教学与研究使用。 运行注意事项：建议使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。请通过运行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数来执行程序，并确保在matlab左侧的当前文件夹窗口中设置正确的工程路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频。

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  • 【附操作视频】改进灰狼与布谷鸟混合搜索算法AGWO-CS的MATLAB仿真，含20余种标准测试函数
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    本资源提供改进版灰狼与布谷鸟混合搜索算法AGWO-CS的MATLAB仿真代码及操作视频，包含20多种标准测试函数，适用于优化问题求解研究。 领域：matlab 内容：增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法（AGWO-CS）的优化仿真在matlab中的实现, 提供了20多个标准目标函数进行测试。 用处：用于学习如何编程实施增强灰狼优化和布谷鸟混合搜索算法。 指向人群：适用于本科、硕士及博士等层次的教学与研究使用。 运行注意事项：建议使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。请通过运行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数来执行程序，并确保在matlab左侧的当前文件夹窗口中设置正确的工程路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频。
  • 改进的混合灰狼优化与布谷鸟搜索算法(AGWOCS)（MATLAB）
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    本研究提出了一种创新的AGWOCS算法，结合了灰狼优化和布谷鸟搜索的优点，并通过MATLAB实现，旨在提升复杂问题求解效率。 AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强版本，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在此基础上，我们开发了一种新的混合元启发式算法——基于增强灰狼优化器（AGWO）与布谷鸟搜索（CS），命名为 AGWOCS。相关研究论文已发表于 ISCCC 2021 年会议中。 原始的 AGWO 算法描述可参考其出版物：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006
  • 【含操作视频】GWO灰狼优化算法的MATLAB仿真及其与GWO、AGWO、CGWO和ACGWO的比较
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    本资源提供详细的GWO灰狼优化算法在MATLAB中的实现教程及操作视频，并对比分析了GWO、AGWO、CGWO和ACGWO四种变体算法。 领域：MATLAB，GWO灰狼优化算法 内容：本项目提供了一个关于GWO（灰狼优化）算法的MATLAB仿真程序，并对比了GWO、AGWO、CGWO和ACGWO四种不同版本的算法输出结果，展示它们各自的收敛曲线。通过这些曲线可以直观地比较这几种变体在解决优化问题时的表现。 用处：该资源适用于想要学习如何使用MATLAB编程实现灰狼优化（GWO）算法的学生或研究人员。 指向人群：本项目特别适合于本科生、研究生和博士生等科研教学活动中使用的材料，帮助他们更好地理解和掌握灰狼优化算法及其变种的应用方法与特性。 运行注意事项： 1. 请确保您正在使用的是MATLAB R2021a或者更新版本。 2. 运行仿真时，请打开并执行文件夹内的“Runme_.m”脚本段落件，而不是尝试直接调用子函数。 3. 在启动程序之前，请务必确认当前的工作目录设置为包含所有相关代码和数据的工程主路径位置（可以通过MATLAB左侧窗口中的Current Folder(当前文件夹)选项卡来检查或更改）。此外，还提供了一个操作视频供参考学习使用。
  • 混合灰狼与布谷鸟搜索优化算法：这款免费的MATLAB代码集成了GWO和CS的全局寻优性能。
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    本MATLAB工具箱提供了一种创新性优化算法，结合了灰狼优化(GWO)和布谷鸟搜索(CS)的优势，旨在提升全局最优解搜寻效能。此免费资源适用于科研与工程领域中的复杂问题求解。 此免费代码用于混合GWOCS优化算法，该算法结合了灰狼优化（GWO）与人工蜂群算法（CS），以增强其全局收敛能力。我们在基准优化功能上对其进行了测试，发现GWOCS的性能优于单独使用的灰狼优化。该存储库包括：混合GWO和CS优化的完整代码。
  • 改进版布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法(XinShe Yang)
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    改进版布谷鸟搜索算法是由Xin-She Yang提出的优化算法，它基于原始CS算法进行了增强和修正，以提高寻优效率和精度，在多个领域表现出色。 XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法的Matlab原代码可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。
  • 【智能优化算法】利用混合布谷鸟与灰狼算法解决单目标优化问题并附MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种结合了布谷鸟搜索和灰狼优化的创新方法，用于高效求解单目标优化问题。文件内含详尽的理论介绍、应用案例及实用的MATLAB实现代码，便于学习与实践。 智能优化算法是现代计算技术解决复杂问题的关键手段，在工程、科学计算及机器学习等领域有着广泛应用。本段落着重探讨混合布谷鸟算法与灰狼算法在单目标优化中的应用，并通过Matlab代码进行深入解析。 布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm, CS）于2009年提出，灵感源自布谷鸟寄生孵化的行为模式。每只“布谷鸟”代表一个潜在的解决方案，在模拟过程中不断改进以寻找全局最优解。 灰狼优化器（Grey Wolf Optimizer, GWO）基于灰狼群体行为设计而成，通过模仿领头灰狼在狩猎中的决策过程来解决复杂的多模态问题。该算法能够高效地探索复杂搜索空间，并找到潜在的最优解。 混合布谷鸟与灰狼算法结合了两者的优点，即布谷鸟算法的全局搜索能力和灰狼优化器的局部搜索能力，从而提高收敛速度和寻优性能，在单目标优化中尤为有效。 利用Matlab强大的数值计算及可视化功能可以简化这些智能优化算法的实现。通过编写模拟布谷鸟与灰狼行为特性的函数，并结合循环结构和随机数生成机制，构建求解框架。此外，Matlab图形用户界面（GUI）有助于实时展示算法运行过程及其结果。 本段落提供的资料详细介绍了这两种算法的具体步骤、公式推导、Matlab代码实现以及实例分析等内容。读者可以从中学习如何在实际问题中应用这些智能优化技术，如神经网络预测、信号处理等场景下的运用。 总体而言，混合布谷鸟与灰狼算法为解决复杂优化问题提供了一种高效工具，并通过Matlab平台直观地实现了该方法的应用价值。
  • 利用GWO灰狼优化算法在MATLAB中对20多个标准目标函数进行仿真测试与优化分析-源码
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    本项目运用GWO灰狼优化算法，在MATLAB平台上针对超过二十个的标准目标函数进行了详尽的仿真测试和优化性能分析，提供完整代码实现。 本项目探讨了在MATLAB环境下使用灰狼优化算法（GWO）的应用。这是一种模仿自然界中的灰狼捕猎行为的全局优化方法，由Mirjalili等人于2014年提出。 一、灰狼优化算法（GWO） 该算法基于灰狼的社会结构和狩猎策略设计，将群体分为三种角色：阿尔法狼（α）、贝塔狼（β）以及德尔塔狼（δ），分别代表最优解、次优解与第三优先级的解决方案。通过模拟追踪、包围及攻击行为来寻找问题的最佳解答。 1. 狼群动态：算法中，每个个体的位置会根据迭代过程进行调整以接近最佳位置。 2. 搜索策略：GWO采用线性和非线性搜索方法，“追逐”和“探索”的阶段被用来平衡全局与局部的搜索能力。 二、MATLAB实现 利用强大的数学函数库及可视化工具，MATLAB为实现在算法提供了便利。项目中可能使用了内置或自定义的功能来执行以下步骤： 1. 初始化：设定参数如狼的数量、迭代次数以及搜索空间。 2. 更新规则：根据灰狼的三种角色制定更新公式以调整它们的位置。 3. 目标函数：采用超过二十种标准测试函数，包括单峰、多峰、有界和无界的类型来验证算法性能。 4. 适应度评估：计算每个个体适应值作为解决方案质量指标。 5. 狼群更新：根据各狼的适应性重新安排它们的角色与位置。 6. 迭代过程：重复上述步骤直到达到预定迭代数或满足终止条件为止。 7. 结果分析：比较不同阶段的最佳解，评估算法收敛性和稳定性，并绘制图表。 三、测试目标函数 标准测试函数在优化研究中至关重要，因为它们具有已知的最优值。常见的类型包括： 1. 单峰函数，如Rosenbrock函数和Sphere函数。 2. 多峰函数，例如Ackley函数及Griewank函数。 3. 有界问题，比如Booth问题与Six-Hump Camel Back情况。 4. 无边界条件下的挑战性任务，包括Rastrigin、Weierstrass以及Schwefel等。 通过这些测试可以全面了解GWO在处理不同类型优化难题时的效果。 总结而言，该项目展示了如何利用MATLAB实现灰狼优化算法，并对其进行了超过二十种标准测试函数的性能评估。这不仅有助于理解该算法的工作原理，还为解决其他类型的最优化问题提供了潜在方案。同时，这样的实践也为进一步研究和改进此类方法积累了重要数据与经验。
  • 群智能算法新进展_灰狼_鲸鱼_布谷鸟_鲸鱼群算法合集
    优质
    本资料汇集了当前热门的群智能优化算法，包括灰狼算法、鲸鱼算法及布谷鸟搜索等，并深入探讨了最新的鲸鱼群算法发展动态与应用案例。 新颖群算法（如烟花算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法等）的合集，包括相关论文及代码。
  • 基于布谷鸟搜索算法的CS优化BP神经网络回归预测MATLAB代码
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    本作品提供了一种利用改进的BP神经网络进行回归预测的方法，结合了布谷鸟搜索算法以优化竞争性学习（CS）参数，通过MATLAB实现。 布谷鸟搜索算法（CS）优化BP神经网络预测的MATLAB代码可以直接运行。该程序会生成CS-BP与传统BP方法的结果对比图，并计算RMSE、MAPE、MAE等误差指标，同时打印出两种方法的预测结果对比表。数据集采用EXCEL格式，便于更换和操作。
  • 比较GWO与PSO-GWO优化算法的性能，并通过20多种标准目标函数进行测试分析+含代码操作演示视频
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    本文深入对比了GWO和PSO-GWO两种优化算法的性能差异，通过20余种标准测试函数验证其有效性，并附有详细的操作代码及演示视频。 本段落对比了GWO（灰狼优化算法）与PSO-GWO（粒子群-灰狼优化算法）两种优化方法的性能，并通过测试20多个标准目标函数进行了详细分析，同时提供了包含代码操作演示视频的内容。 运行时请注意以下事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行文件夹内的Runme.m脚本段落件，而非直接运行子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。 具体操作步骤可以参考提供的演示视频。