灰狼算法优化测试函数 - Branin

灰狼算法优化测试函数 - Branin

灰狼算法（Gray Wolf Optimization，GWO）是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于灰狼的群体行为。它模拟了灰狼群体中狼之间的追捕和领地争夺过程，并将这种行为映射到解空间中的问题求解过程中。本文将介绍如何使用灰狼算法来优化著名的测试函数之一——Branin函数，并提供相应的Matlab代码。

Branin函数是一个二维函数，其形式为：

f(x, y) = (y - (5.1 / (4π^2)) * x^2 + (5 / π) * x - 6)^2 + 10 * (1 - 1 / (8π)) * cos(x) + 10

其中，x、y为函数的输入变量，其取值范围分别为[-5, 10]和[0, 15]。Branin函数通常用于测试优化算法的性能，因其具有多个局部最小值和全局最小值。

以下是使用Matlab实现的灰狼算法优化Branin函数的代码：

function [best_pos, best_fit] = gwo_branin(