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狼群算法基础原始程序，内含对应的2014年狼群算法原始论文
灰狼优化算法（GWO）
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The Grey Wolf Optimizer(GWO) algorithm mimics the leadership hierarchy and hunting mechanism of grey wolves in nature. Four types of grey wolves such as alpha, beta, delta, and omega are employed for
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灰狼优化算法，包含程序，注释以及原文pdf文件。
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狼群优化算法仿真代码，包括论文和全部程序，通过更改函数编号仿真不同函数的效果。
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该版本使用R语言实现了灰狼优化算法(GWO),并利用该算法优化神经网络的权重。
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灰狼优化算法源代码，测试函数出图，原论文F1到F23。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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用matlab实现灰狼优化算法，用于最优化计算
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灰狼算法MATLAB程序，原作者Mirjalili，带英文注释
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改进的灰狼优化器（I-GWO），灰太狼优化器的最佳改进之一。
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提出一种受灰狼（Canis lupus）启发的新的元启发式方法，称为灰狼优化器（GWO）。 GWO算法模仿自然界中灰狼的领导等级和狩猎机制。
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灰狼算法可以解决多目标优化问题，有这方面问题的朋友可以下载自己学习
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基于灰狼捕食规律的算法，主要程序为gwo，自定义fitnessfunc
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