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灰狼优化器(GWO)

版本1.6 (1.85 MB) Seyedali Mirjalili
GWO是一种用于全局优化的新型元启发式算法

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更新2018年5月22日

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GWO算法模拟了自然界中灰狼的领导等级和狩猎机制。四种类型的灰狼,如alpha, beta, delta和omega被用来模拟领导等级。此外,实现了狩猎、寻找猎物、包围猎物和攻击猎物三个主要步骤进行优化。
这是论文的源代码:S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis, Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering Software, Volume 69, March 2014, page 46-61, ISSN 0965-9978,http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007
更多资料请浏览以下网页:http://www.alimirjalili.com/GWO.html
你可以在这里找到灰太狼优化工具箱://www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/47258-grey-wolf-optimizer-toolbox
其他相关意见书:https://au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49772-grey-wolf-optimizer-for-training-multi-layer-perceptrons
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引用作为

Seyedali Mirjalili(2021)。灰狼优化器(GWO)(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/44974-grey-wolf-optimizer-gwo), MATLAB中央文件交换。检索

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