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智能优化算法-灰狼算法（GWO)
智能优化算法-灰狼算法（GWO)
灰狼算法
智能算法
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灰狼算法，内含参考文献。可供学习
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对比了GWO灰狼优化算法和PSO粒子群优化算法，对比十几个目标函数，GWO性能优于PSO
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受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 代码里面包含了20几种基准测试函数，用来测试算法的性能。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现
GWO灰狼,gwo灰狼优化算法,matlab
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灰狼优化算法，包含程序，注释以及原文pdf文件。
灰狼优化算法（GWO）附代码
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受灰狼群体捕食行为的启发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。
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粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO）.m
灰狼优化算法GWO.rar
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比较详细的智能算法，灰狼优化算法（GWO），对于GWO算法的初学者有很大的帮助
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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。
灰狼优化算法（GWO）python
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详细介绍了灰狼优化算法的基本原理，并将灰狼优化算法与遗传算法进行对比分析，最后基于莱维飞行对灰狼优化算法进行改进。
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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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灰狼算法MATLAB程序，原作者Mirjalili，带英文注释
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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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灰狼优化算法源代码，测试函数出图，原论文F1到F23。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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代码主要为四阶龙格库塔求解四自由度动力学模型，可无缝衔接时变刚度的导入以及后续振动加速度、位移的提取，可出相图等非线性结果。稍加修改方程即可完成简单的六自由度动力学模型求解。主要适用于刚学习，齿轮动力学同学。
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