操作環境:
MATLAB 2022a
1、算法描述
灰狼優化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一種模仿灰狼捕食行為的優化算法。灰狼是群居動物,有著嚴格的社會等級結構。在灰狼群體中,通常有三個等級:首領(Alpha)、副首領(Beta)和普通成員(Omega)。算法中的搜索代理(即灰狼)按照這種社會等級進行分配。
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Alpha(首領):Alpha是群體中最強的狼,主導群體的活動和狩獵。在GWO算法中,Alpha代表當前解空間中的最佳解。
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Beta(副首領):Beta是群體中的第二強者,它在Alpha不在時會代理領導群體。在算法中,Beta代表次優解。
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Delta(三級狼):Delta在群體中的地位僅次于Alpha和Beta。在算法中,Delta代表第三優解。
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Omega(普通成員):Omega是群體中的其他成員,它們遵循Alpha、Beta和Delta的決定。在算法中,Omega代表其它的搜索代理。
灰狼優化算法的基本步驟如下:
- 初始化:隨機生成一群灰狼(搜索代理)。
- 狩獵(優化):Alpha、Beta和Delta探索解空間,而其他狼(Omega)跟隨這三個首領。
- 追蹤獵物、包圍和攻擊獵物:算法迭代更新群體的位置,模擬灰狼圍捕獵物的行為。位置更新依據Alpha、Beta和Delta的位置來決定。
- 收斂:隨著迭代的進行,搜索空間逐漸縮小,最終,群體會接近最優解。
灰狼優化算法廣泛應用于各種復雜優化問題,因其簡單易實現、收斂速度快且能有效避免局部最優解而受到青睞。
2、仿真結果演示
3、關鍵代碼展示
略
4、MATLAB?源碼獲取
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