灰狼优化算法（GWO）代码附带Matlab示例

混合优化算法的 Matlab 资源里，Tent 映射的灰狼优化算法算是挺有意思的一套代码了。主函数是main.m，直接跑就行，结构清晰，适合刚入门的朋友。嗯，不用担心环境问题，用的是比较稳定的Matlab 2019b版本，亲测没啥坑。 源码里除了主函数，还有一堆调用的.m文件，都放在一起就能正常运行。不用导入数据，也不需要复杂配置，运行完你能直接看到优化效果图，挺方便的。操作嘛，就是把文件拖到当前文件夹里，点开main.m，点击运行，等它出结果。 Tent 映射其实就是让初始种群分布更随机，提升算法的全局搜索能力。跟标准的灰狼优化算法相比，这个版本在收敛速度和寻优精度上都更稳一些，尤其适合做函

这段代码实现了PSO和GWO优化算法的混合。详细信息可在https://free-thesis.com/product/hybrid-particle-swarm-and-grey-wolf-optimization/查看。

In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search

演示4.SQL附带的源代码。

本程序使用灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM），能够进行高效的数据预测。如果不希望修改代码，输入的数据需按示范数据（data）排列方式进行排列。行为指标集包括u11到u53，列为数据集。此代码适用于股价预测、电力预测、交通流量预测、风险预测、价格预测等应用场景。请注意，代码可能存在不完善之处，您可以根据需求进行修改。

优化求解：基于非线性收敛方式的灰狼优化算法MATLAB源码 提供了一个MATLAB源码，用于实现灰狼优化算法的非线性收敛方式。这种算法在传统灰狼优化算法基础上引入非线性参数调整，从而提高收敛速度和解的精度。 算法实现步骤 参数初始化：定义灰狼个体数量、迭代次数等基础参数。 非线性收敛参数：在传统的线性收敛策略上，引入非线性调整因子，通过函数设计控制收敛过程，使算法更加贴合实际优化问题。 灰狼寻优行为：通过捕猎和围猎行为模拟灰狼的进化策略，使种群逐渐趋向全局最优解。 结果可视化：运行结束后，提供解的迭代图和收敛曲线图，帮助直观观察算法的收敛效果。 代码片段示例 % 灰狼优化主函数 funct

一种新兴的优化算法是通过差分进化（DE）对灰狼优化（GWO）进行改良，形成了HGWO（DE-GWO）算法。以优化SVR参数为例，提供了详细的matlab源码，并附有中文注释，便于学习和自定义修改。

多元正态分布的三维可视化+航路算法演示，推荐一个蛮实用的资源，适合做无人机路径规划的你。用scat3配合drawnorm模拟分布，再叠加了改进的流体扰动算法和灰狼优化，效果直观，还能保存成图。代码结构清晰，像g z=exp(0.5*(-x^2-y^2))这种公式一看就懂，画出来的三维图挺直观的。如果你做仿真展示或者是优化算法调试，这段代码就挺合适。顺便附上几个相关资源链接，有不同算法变体的，也有Matlab 源码可以直接拿来跑，挺省事的：改进流体扰动+灰狼算法优化版三维路径路径设计 Matlab 代码提醒一下，scat3要先装，直接search scat3就行。画图的时候注意一下mcolor和

Md Mirazul Islam的Matlab代码样本，涵盖了高斯消除、雅可比方法、高斯-塞德尔方法、分割方法、牛顿法、正割方法、定点迭代、数值插值、牛顿的除数差、内维尔插值、埃尔米特插值法、三次样条（自然）、数值积分、梯形法则、辛普森规则、Romberg集成、自适应正交、高斯正交、特征值和特征向量的求解方法、ODE求解、Euler方法、Runge-Kutta方法（第4步）、Runge-Kutta-Fehlberg方法、Predictor-Corrector方法、PDE求解、线性射击方法、有限差分法、MatLab绘制功能。