改进的灰狼优化算法在单目标优化问题中应用广泛，这里我们介绍基于Matlab实现的Augmented GWO算法。

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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本文介绍了改进的灰狼优化算法（Augmented GWO）在解决单目标优化问题中的应用，特别是使用Matlab进行实现的详细过程。通过定义Rastrigin函数作为目标函数，设定变量约束和迭代次数，演示了算法的执行和效果测试。

改进的灰狼优化算法在单目标优化问题中应用广泛，这里我们介绍基于Matlab实现的Augmented GWO算法。

首先，我们需要定义问题的目标函数。这里以Rastrigin函数为例：

function f = Rastrigin(x)
    d = length(x);
    f = 10*d + sum(
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基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)
weixin_46039719的博客
11-21 577
在我们的研究工作中，提出了一种新的混合元启发式算法，称为AGWOCS，它结合了两种元启发式算法的优点，以有效地获得全局最优。所提出的算法融合了AGWO的探索能力和布谷鸟搜索（CS）的开发能力为了测试我们提出的混合AGWOCS的熟练程度，有23个著名的基准测试功能。它与其他六种现有的元启发式方法进行了比较，包括标准GWO、粒子群优化（PSO）、增强GWO（AGWO）、增强型GWO（EGWO）、CS混合GWO（CS-GWO）以及混合PSO和GWO（GWOPSO）。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
【灰狼算法】基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-22 713
1 简介 灰狼优化器 (GWO)模仿领导层级的元启发式方法​以及一群灰狼（狼群）的合作捕猎行为。GWO 的增强，命名为 Augmented GWO（AGWO），最近提出了具有更大的探索能力。然而，在某些情况下，AGWO在开发阶段表现不佳并在本地停滞不前最佳。CS算法是一种受自然启发的优化模仿杜鹃鸟独特筑巢策略的技术和征收航班。两种算法都具有强大的搜索能力能力。在我们的研究工作中，一种新颖的混合元启发式算法，被称为AGWOCS，它结合了两者的优点启发式算法以有效地达到全局最优。这所提出的算法融合了AGW..
【灰狼算法】基于改进灰狼优化算法求解单目标优化问题Augmented GWO algorithm
qq_59747472的博客
01-08 449
1 简介 The grey wolf optimizer (GWO) is a new meta-heuristic algorithm inspired from the leadership and prey searching, encircling, and hunting of the grey wolves’ community. The GWO algorithm has the advantages of simplicity (less control parameters), flex
【优化算法】混合灰狼优化布谷鸟搜索优化算法（AGWOCS)【含Matlab源码 1540期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-06 4266
混合灰狼优化布谷鸟搜索优化算法（AGWOCS) 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
改进的灰狼优化算法求解单目标优化问题
2301_79330511的博客
09-07 100
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种模拟灰狼群体行为的优化算法，通过模拟灰狼的狩猎行为来求解优化问题。为了克服这些问题，本文介绍一种改进的灰狼优化算法——增强灰狼优化算法（Augmented GWO），并提供了该算法的Matlab实现代码。自适应调整策略根据当前搜索结果的优劣情况，动态调整增强因子的取值，以平衡搜索的探索性和收敛性。更新位置时，考虑到当前位置与最优位置之间的差异，以及随机因素和问题定义中的参数，使灰狼个体能够在解空间中进行搜索。表示灰狼群体的大小。
【灰狼算法】基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)含Matlab源码...
m0_57702748的博客
04-22 113
1 简介灰狼优化器 (GWO)模仿领导层级的元启发式方法以及一群灰狼(狼群)的合作捕猎行为。GWO 的增强，命名为 Augmented GWO(AGWO)，最近提出了具有更大的探索能力。然而，在某些情况下，AGWO在开发阶段表现不佳并在本地停滞不前最佳。CS算法是一种受自然启发的优化模仿杜鹃鸟独特筑巢策略的技术和征收航...
【优化求解】基于布谷鸟算法结合灰狼算法求解最优目标matlab代码
qq_59747472的博客
11-14 1064
1 简介 布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）算法是 2009 年 Xin-She Yang 与 Susash Deb 提出的一种新型的启发算法[61]。算法灵感来源于一些布谷鸟种属（Cuckoo Species）的专性寄生哺育（BroodParasitism）行为，即这些种群不会像绝大多数鸟类一样自己筑巢哺育后代，而是通常把蛋产于宿主鸟巢内，由宿主代养，这种行为被称为巢寄生。此类布谷鸟会观察宿主鸟所产的卵并对其进行模仿，按照宿主鸟卵的颜色形状来产卵，导致宿主鸟辨别出布谷鸟卵的几率微乎其微，布
【智能优化算法】改进灰狼优化器(Improved Grey Wolf Optimizer,I-GWO)
yuchunyu12的博客
04-15 1185
改进的灰狼优化器(Improved Grey Wolf Optimizer,I-GWO),是由科院二区期刊“Expert Systems with Applications”上文章“An improved grey wolf optimizer for solving engineering problems”提出的。
基于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)混合优化算法的matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
04-25 279
灰狼-布谷鸟(GWO-CS)混合优化算法是一种基于灰狼优化算法和布谷鸟搜索算法的混合优化算法。该算法结合了两种算法的优点，具有较高的优化性能和收敛速度。本文将详细介绍GWO-CS算法的原理、流程和应用。一、算法原理GWO-CS算法主要基于灰狼优化算法和布谷鸟搜索算法的原理，其中灰狼优化算法是一种基于自然灰狼行为的优化算法，而布谷鸟搜索算法则是一种基于鸟类群体行为的优化算法。
增强型灰狼优化器算法改进与MATLAB实现
增强灰狼优化器（Augmented Grey Wolf Optimizer, 简称 AGWO）是一种在原始灰狼优化器（Grey Wolf Optimizer, GWO）基础上进行改进和优化的元启发式智能优化算法，其核心目标是提升算法在解决复杂数值优化问题时的...
精选资源
混合优化算法_混合增强灰狼优化器和布谷鸟搜索 (AGWOCS)(matlab)
04-15
在这里，我们提出了一种新的基于增强灰狼优化器和布谷鸟搜索（AGWOCS）的混合元启发式算法，如附件所示。 AGWOCS算法的研究论文： A Novel Hybrid Metaheuristic based on Augmented Grey Wolf Optimizer and Cuckoo...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 701
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 468
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 517
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 347
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
P1522 [USACO2.4] 牛的旅行 Cow Tours(连通块+Floyd）
2302_79372568的博客
11-22 96
思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 832
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆
2301_78151773的博客
11-22 254
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 725
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
基于自适应灰狼优化算法的单目标优化Matlab实现
自适应灰狼优化算法（Adaptive Grey Wolf Optimizer, AGWO）是一种在传统灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）基础上进行改进的智能优化算法，旨在提升算法在求解复杂单目标优化问题时的收敛速度、全局搜索能力...
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