说明:GWO算法模拟了灰狼在自然界中的领导层次和狩猎机制。四种类型的灰狼,如alpha,beta,delta和omega,用于模拟领导层次结构。此外,实施狩猎,搜寻猎物,环绕猎物和攻击猎物的三个主要步骤以执行优化。 压缩包包括:发表的论文、优化算法代码、优化工具箱。
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说明:2018年IEEE进化计算大会(CEC)提出的全局优化问题的新的启发式算法。 土狼优化算法(COA)是由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho(2018)提出的用于全局优化的自然启发的元启发式算法,包含完整matlab代码。不同于灰狼算法,COA算法并没...
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说明:构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN),目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型,利用神经网络的反向传播优势,改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷,提高神经网络模型的预测精度。
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说明:灰狼优化算法,混沌反向学习,matlab。
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说明:针对灰狼优化算法在求解连续函数优化问题时精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种改进的灰狼优化算法。
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说明:灰狼优化算法和粒子群算法性能比较,附加灰狼算法介绍的PDF.
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说明:新颖群算法(烟花,灰狼,鲸鱼,布谷鸟......)的合集,包括论文及代码。
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说明:灰太狼优化(GWO)算法模仿领导层次结构和性质灰狼狩猎机制。四种类型的灰狼,如α,β,δ,和欧米茄都采用模拟的领导层次结构。此外,三个主要步骤狩猎,寻找猎物,猎物包围和攻击猎物,实现执行优化。
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说明: