灰狼算法

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灰狼优化算法(GWO)代码附带Matlab示例
灰狼优化算法(GWO)是一种启发式优化算法,已被广泛用于解决各种优化问题。它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构,通过模拟捕食行为来优化解决方案。GWO的简单实现和高效性使其成为研究和应用领域的热门选择。Matlab代码示例演示了如何实现和应用灰狼优化算法。
差分进化改进灰狼优化算法matlab源码详细解析
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。
基于Matlab灰狼算法求解多旅行商问题(含Matlab源码)
CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白。代码压缩包包含主函数:main.m,调用其他m文件,无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本,若有错误提示,可根据提示修改,如有疑问,请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中,双击打开main.m文件,点击运行,等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码,请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码,期刊或参考文献复现,Matlab程序定制,科研合作。
【路径规划】基于灰狼算法的三维路径优化matlab源码下载
【路径规划】此处提供基于灰狼算法优化的三维路径规划matlab源码,支持高效能路径优选。
基于改进流体扰动算法和灰狼算法的无人机三维航路规划
本节内容将探讨如何利用改进的流体扰动算法和灰狼算法来解决无人机三维航路规划问题。 数据处理与分析 本研究将结合字符运算、数据合并、结构变换等操作,对无人机航路规划相关数据进行处理和分析。 算法设计与实现 为了寻找最优航路,我们将改进传统的流体扰动算法,并结合灰狼算法进行优化。具体步骤如下: 初始化种群: 将无人机初始位置和目标位置作为输入,随机生成多个可行的三维航路,构成初始种群。 流体扰动搜索: 利用改进的流体扰动算法,对每个个体进行局部搜索,寻找更优的航路方案。 灰狼算法优化: 将流体扰动算法搜索到的结果作为灰狼算法的初始解,利用灰狼算法的全局搜索能力,进一步优化航路方案。 迭代更新: 重复步骤2和步骤3,直至满足终止条件,得到最终的无人机三维航路规划方案。 仿真实验与结果分析 我们将通过仿真实验来验证算法的有效性。实验结果将以图表和数据的形式展示,并对算法的性能进行分析和评估。
基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机航路规划
一个完整的图应包括曲线(点/线/面)、标题与副标题、图例、脚注、插文、坐标轴。以下命令展示了如何绘制上图===begin=== sysuse auto , clear twoway (scatter mpg weight if foreign==0) /// (scatter mpg weight if foreign==1 , msymbol(Sh)) , title(标题: 行驶里程与车重关系) subtitle(副标题: 11574年美国的国产和进口汽车) ytitle(纵坐标标题:里程) xtitle(横坐标标题:重量) note(注释: 数据来自于美国汽车协会) text(35 3400 “曲线类型:散点图”) legend(title(图例) label(1国产车) label(2进口车)) scheme(s1rcolor) ===end=== 9.1.1命令结构
【预测模型】基于灰狼算法优化的支持向量机SVM分类matlab源码.zip
【预测模型】基于灰狼算法优化的支持向量机SVM分类matlab源码.zip
基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法求解单目标优化问题
该资源提供了一种改进的灰狼算法 (GWO) 的 MATLAB 源代码,用于解决单目标优化问题。该算法通过引入莱维飞行和随机游动策略增强了标准 GWO 的探索和开发能力,有效避免了局部最优。 主要特点: 采用莱维飞行策略增强全局搜索能力,跳出局部最优。 引入随机游动策略平衡算法的探索和开发能力,提高收敛速度。 提供详细的 MATLAB 源代码,方便研究者理解和使用。 适用范围: 单目标优化问题 函数优化 工程优化问题 文件内容: CMGWO.m (改进灰狼算法主程序) TestFunction.m (测试函数) ... (其他辅助函数)
混合粒子群和灰狼优化一个结合PSO和GWO的算法实现
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。
基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划优化
使用NYSE进行清晰TSSET t重命名价格YTSSmooth MA Y1=Y, 窗口(4 0 3)替换/ /移动平均, 其中窗口中的第一个数字表示滞后几步, 中间为是否包括原观察值, 后面为向前移动几步/ / tssmooth MA Y2=Y, 权重(5 1 7 8)替换/ /移动平均, 重量中的前数字表示滞后加权的权数, 中为当期值的权重, 后数据为向前移动权重/ / TSSmooth指数Y1=Y, 参数(0.1)替换/ /指数平滑tssmooth指数Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y, 参数(0.1)替换TSSmooth DExponential Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y IN 500/680, 预测(10)替换/ /预测tssmooth指数Y2=Y IN 500/680, 参数(0.5)预测(10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L TSSmooth HWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2) F (10)替换/ /霍尔特-温特斯平滑tssmooth H Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9) F (10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L *Holt-Winters季节平滑tssmooth SHWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2 .1)周期(4) F (10)替换tssmooth S Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9 .2) F (10) PER (4)替换//HW季节平滑tsline Y Y1 Y2 IN 650/