基于混合策略的灰狼算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-12-02 19:20:40 发布
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本文介绍了如何运用混合策略改进灰狼算法，以解决其在单目标优化问题中可能出现的随机性强和易陷入局部最优的问题。通过在Matlab中实现，结合Rastrigin函数作为测试案例，展示如何利用这种混合策略来增强算法的全局搜索性能，从而找到更优解。

基于混合策略的灰狼算法求解单目标优化问题

灰狼算法是一种基于自然界灰狼行为的优化算法，在实际问题中具有很好的适用性。但是，灰狼算法存在着随机性强、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，可以引入混合策略，提高算法的全局搜索能力。

以下是基于 Matlab 编写的混合策略的灰狼算法求解单目标优化问题的代码：

% 定义待优化的目标函数
fun = @(x) 20 + exp(1) - 20*ex
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基于混合策略灰狼算法求解单目标优化问题
DevGlider的博客
09-12 105
混合策略灰狼算法是基于传统灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）的改进版本。它结合了多种策略，包括随机搜索、局部搜索和全局搜索，以提高算法的收敛性和搜索能力。算法的基本思想是模拟灰狼群体的行为，通过模拟狼群中个体之间的协作和竞争来搜索最优解。以上就是使用混合策略灰狼算法求解单目标优化问题的 MATLAB 代码和相应的解释。读者可以根据自己的问题进行适当的修改和调整，并应用于实际的优化场景中。函数首先进行参数的初始化，然后初始化种群，并计算初始适应度。
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。
【优化求解】基于混合策略灰狼算法求解单目标优化问题(EPDGWO) matlab代码
qq_59747472的博客
12-27 469
1 简介 灰狼优化算法作为一种群体智能算法,不可避免地会产生陷入局部寻优和收敛速度慢的问题.本文提出一种混合的改进策略,把动态权重和动态种群的结合起来,在提高收敛速度的同时,产生较好的解.通过多组基准测试函数进行验证,实验结果表明在收敛速度和搜索能力方面都表现的更好. 2 部分代码 % Grey Wolf Optimizer function[Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,.
基于混合策略的改进灰狼优化算法
心升明月的博客
08-12 6694
文章目录一、理论基础1、基本灰狼优化算法(GWO)2、改进的灰狼优化算法(IGWO)（1）非线性调整收敛因子aaa2、基于记忆指导的位置更新方程3、IGWO算法流程图二、实验对比和分析三、参考文献四、Matlab程序 一、理论基础 1、基本灰狼优化算法(GWO) 请参考这里。 2、改进的灰狼优化算法(IGWO) （1）非线性调整收敛因子aaa 受粒子群算法中惯性权重设置的启发，本文提出一种新的非线性调整收敛因子aaa的策略，计算公式如下：a(t)=ainitial−(ainitial−afinal)×log
【优化求解】基于混沌反向学习改进灰狼优化算法求解单目标优化问题matlab代码
qq_59747472的博客
11-30 2349
1 简介 提出一种基于混沌和精英反向学习的混合灰狼优化算法以解决高维优化问题.首先,采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础;然后,对当前精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力;最后,在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动,以避免算法陷入局部最优的可能性.选取10个高维(100维,500维和1 000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,混合灰狼优化算法在求解精度及收敛速度指标上均明显优于对比算法. ​ 灰狼优化(GWO)算法是由Mirialili等[8]...
基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法求解单目标优化问题
ByteNinja的博客
09-15 95
本文介绍了基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法（HWOA）用于求解单目标优化问题，并提供了MATLAB代码实现。该算法通过模拟鲸鱼群体中的个体行为，以寻找最优解。你可以根据实际问题，定义目标函数并设置搜索空间范围，然后调用HWOA函数进行优化，获取最优解。混合鲸鱼优化算法（Hybrid Whale Optimization Algorithm，HWOA）是一种基于自然界中鲸鱼行为的启发式优化算法。本文将介绍基于自适应策略的混合鲸鱼优化算法，并提供相应的MATLAB代码实现。
【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
04-22 720
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...
MATLAB智能优化算法-学习笔记（4）——灰狼优化算法求解旅行商问题【过程+代码】
g1997c的博客
10-06 1277
多旅行商问题（Multi-Traveling Salesman Problem, MTSP）是旅行商问题（TSP）的扩展版本。TSP 是一个经典的组合优化问题，目的是找到一个最短的路径，使得一名旅行商从起点城市出发，访问所有的城市恰好一次，并回到起点城市。TSP 已经被证明是 NP 完全问题，其计算复杂度随城市数量的增加迅速上升。MTSP 扩展了 TSP，增加了多个旅行商。
【智能优化算法-灰狼算法】基于混合灰狼算法求解单目标优化问题附matlab代码.zip
05-05
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种在近年来受到广泛关注的仿生优化...通过对灰狼算法的深入理解，结合提供的MATLAB代码，读者可以自行尝试解决实际的单目标优化问题，同时也为解决多目标优化问题提供了基础。
精选资源
【智能优化算法】基于混合布谷鸟算法和灰狼算法求解带单目标优化问题附matlab代码.zip
02-16
本文将深入探讨基于混合布谷鸟算法和灰狼算法在解决单目标优化问题上的应用，并结合Matlab代码进行详细解析。 首先，布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm, CS）是2009年提出的一种自然启发式优化算法，灵感来源于...
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
布心老混子
12-02 241
做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 274
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1548
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
神仙别闹的自留地
12-02 223
目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
L1-062 幸运彩票（C++）
2301_81427201的博客
11-29 253
彩票的号码有 6 位数字，若一张彩票的前 3 位上的数之和等于后 3 位上的数之和，则称这张彩票是幸运的。本题就请你判断给定的彩票是不是幸运的。
垃圾回收算法有哪些
qq_41882808的博客
12-01 930
基础算法是“工具”，分代回收是“策略”—— 复制算法快、无碎片但费内存（适合年轻代）；标记-清除高效但有碎片（适合老年代日常）；标记-整理无碎片但慢（适合老年代碎片清理）；分代回收则是把这些工具组合起来，适配不同区域的对象特性，实现整体 GC 最优。
算法详解:滑动窗口机制
2401_89639725的博客
11-29 1185
高效：将O(n²)优化到O(n)直观：符合人类的思维习惯通用：有固定的模板可以套用灵活：适用于各种变种问题希望这篇指南能帮助你掌握这个强大的算法技巧!加油!!!
Vip4 IGBT结温估算 国际大厂机密算法，多年实际应用，准确度良好…… 能够同时对IGBT...
最新发布
2504_94289075的博客
12-02 275
有意思的是，模型里的时间常数τ并不是固定值，会随着结温自身变化而动态调整——这手自适应的骚操作，实测能把动态误差压到±3℃以内。模型库里更狠的是那个动态权重分配算法，会根据历史温升曲线自动调整各器件的温升权重，这个逻辑在文档里的流程图活像张蜘蛛网——但别怕，参数文档里每个系数都标明了调节步长和影响范围。别看它现在挂着国际大厂logo，当年可是从实验室的爆炸声中趟出来的——字面意义上的爆炸，据说开发阶段烧掉的IGBT模块能装满两卡车。功能模块齐全，可代码生成，含有设计文档说明，参数文档说明，算法流程图等.
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