function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)
%% 优化算法初始化
Alpha_pos = zeros(1, dim); % 初始化Alpha狼的位置
Alpha_score = inf; % 初始化Alpha狼的目标函数值,将其更改为-inf以解决最大化问题
Beta_pos = zeros(1, dim); % 初始化Beta狼的位置
Beta_score = inf; % 初始化Beta狼的目标函数值 ,将其更改为-inf以解决最大化问题
Delta_pos = zeros(1, dim); % 初始化Delta狼的位置
Delta_score = inf; % 初始化Delta狼的目标函数值,将其更改为-inf以解决最大化问题
%% 初始化搜索狼群的位置
Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb);
%% 用于记录迭代曲线
Convergence_curve = zeros(1, Max_iteration);
%% 循环计数器
iter = 0;
%% 优化算法主循环
while iter < Max_iteration % 对迭代次数循环
for i = 1 : size(Positions, 1) % 遍历每个狼
% 返回超出搜索空间边界的搜索狼群
% 若搜索位置超过了搜索空间,需要重新回到搜索空间
Flag4ub = Positions(i, :) > ub;
Flag4lb = Positions(i, :) < lb;
% 若狼的位置在最大值和最小值之间,则位置不需要调整,若超出最大值,最回到最大值边界
% 若超出最小值,最回答最小值边界
Positions(i, :) = (Positions(i, :) .* (~(Flag4ub + Flag4lb))) + ub .* Flag4ub + lb .* Flag4lb;
% 计算适应度函数值
% Positions(i, 2) = round(Positions(i, 2));
% fitness = fical(Positions(i, :));
fitness = fobj(Positions(i, :));
% 更新 Alpha, Beta, Delta
if fitness < Alpha_score % 如果目标函数值小于Alpha狼的目标函数值
Alpha_score = fitness; % 则将Alpha狼的目标函数值更新为最优目标函数值
Alpha_pos = Positions(i, :); % 同时将Alpha狼的位置更新为最优位置
end
if fitness > Alpha_score && fitness < Beta_score % 如果目标函数值介于于Alpha狼和Beta狼的目标函数值之间
Beta_score = fitness; % 则将Beta狼的目标函数值更新为最优目标函数值
Beta_pos = Positions(i, :); % 同时更新Beta狼的位置
end
if fitness > Alpha_score && fitness > Beta_score && fitness < Delta_score % 如果目标函数值介于于Beta狼和Delta狼的目标函数值之间
Delta_score = fitness; % 则将Delta狼的目标函数值更新为最优目标函数值
Delta_pos = Positions(i, :); % 同时更新Delta狼的位置
end
end
% 线性权重递减
wa = 2 - iter * ((2) / Max_iteration);
% 更新搜索狼群的位置
for i = 1 : size(Positions, 1) % 遍历每个狼
for j = 1 : size(Positions, 2) % 遍历每个维度
% 包围猎物,位置更新
r1 = rand; % r1 is a random number in [0,1]
r2 = rand; % r2 is a random number in [0,1]
A1 = 2 * wa * r1 - wa; % 计算系数A,Equation (3.3)
C1 = 2 * r2; % 计算系数C,Equation (3.4)
% Alpha 位置更新
D_alpha = abs(C1 * Alpha_pos(j) - Positions(i, j)); % Equation (3.5)-part 1
X1 = Alpha_pos(j) - A1 * D_alpha; % Equation (3.6)-part 1
r1 = rand; % r1 is a random number in [0,1]
r2 = rand; % r2 is a random number in [0,1]
A2 = 2 * wa * r1 - wa; % 计算系数A,Equation (3.3)
C2 = 2 *r2; % 计算系数C,Equation (3.4)
% Beta 位置更新
D_beta = abs(C2 * Beta_pos(j) - Positions(i, j)); % Equation (3.5)-part 2
X2 = Beta_pos(j) - A2 * D_beta; % Equation (3.6)-part 2
r1 = rand; % r1 is a random number in [0,1]
r2 = rand; % r2 is a random number in [0,1]
A3 = 2 *wa * r1 - wa; % 计算系数A,Equation (3.3)
C3 = 2 *r2; % 计算系数C,Equation (3.4)
% Delta 位置更新
D_delta = abs(C3 * Delta_pos(j) - Positions(i, j)); % Equation (3.5)-part 3
X3 = Delta_pos(j) - A3 * D_delta; % Equation (3.5)-part 3
% 位置更新
Positions(i, j) = (X1 + X2 + X3) / 3; % Equation (3.7)
end
end
% 更新迭代器
iter = iter + 1;
Convergence_curve(iter) = Alpha_score;
disp(['第',num2str(iter),'次迭代'])
disp(['current iteration is: ',num2str(iter), ', best fitness is: ', num2str(Alpha_score)]);
end
%% 记录最佳参数
% best_lr = Alpha_pos(1, 1);
% best_hd = Alpha_pos(1, 2);
% best_l2 = Alpha_pos(1, 3);
end
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
灰狼算法(GWO)优化BP神经网络分类预测,GWO-BP分类预测,多特征输入模型 多特征输入单输出的二分类及多分类模型 程序
共5个文件
m:4个
xlsx:1个
需积分: 0 9 下载量 122 浏览量
2023-09-15
11:35:32
上传
评论 3
收藏 75KB ZIP 举报
温馨提示
灰狼算法(GWO)优化BP神经网络分类预测,GWO-BP分类预测,多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
3 GWO-BP分类 - 2.zip (5个子文件)
initialization.m 469B
getObjValue.m 1KB
main.m 1KB
数据集.xlsx 73KB
GWO.m 4KB
共 5 条
- 1
资源评论
智能算法及其模型预测
- 粉丝: 1834
- 资源: 788
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- JSP Explorer 文件浏览器 v1.0-fileexplorer.zip
- JS+Flash让网页元素发光的插件 glow! 0.1-glow.zip
- JdonFramework开源框架 v5.1 Build20071025-jdonframework-5.1.zip
- 汽车行驶工况数据,excel,m文件
- Xshell6是一款功能强大的终端模拟器软件,主要用于远程管理和访问多种网络设备和服务器
- OPA548运放E/S脚使能后,输入电压为零时,输出电压为0.6V;电路如何设计才能使输出电压偏置为:0V
- MicrosoftRootCertificateAuthority2011.rar
- ISOSAE21434.D1-2020SAE美国汽车标准
- 奥比中光RGBD在JETSON ORIN NX的ROS程序
- SerialNumberUtil.java
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功