基于混合策略灰狼算法求解单目标优化问题

最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布

安静旅者

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文章标签：算法 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevGlider/article/details/132821403

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本文介绍了如何使用混合策略灰狼算法（Hybrid Strategy GWO）解决单目标优化问题，提供了MATLAB代码示例。算法结合随机、局部和全局搜索，改善了传统灰狼算法的收敛性和搜索性能。文章详细阐述了算法过程，包括初始化、适应度计算、位置更新等步骤，并给出了解决问题的具体操作流程。

基于混合策略灰狼算法求解单目标优化问题

在本文中，我们将介绍如何使用混合策略灰狼算法（Hybrid Strategy Grey Wolf Optimization）来解决单目标优化问题。我们将提供相应的 MATLAB 代码，以便读者可以直接实践和验证算法的效果。

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。

下面是使用 MATLAB 实现混合策略灰狼算法的代码：

function [bestSolution, bestFitness] = hybridGWO(objectiveFunction, lb, ub

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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

578

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。

基于混合策略的灰狼算法求解单目标优化问题

CyberByte的博客

08-07

112

通过初始化种群和灰狼位置和适应度，进行迭代求解，不断更新 alpha、beta 和 delta 的位置，并更新灰狼位置。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。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。这里使用的是常见的测试函数 Rastrigin 函数，在 30 维空间中进行优化。该函数的最小值为 0，在全局范围内存在多个局部最小值。通过混合策略的控制步长和随机性，灰狼算法可以在搜索过程中不断跳出局部最优，实现全局寻优。

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混合策略改进鲸鱼优化算法-附代码

Jack旭的博客

07-12

3888

为使鲸鱼优化算法在具备摆脱局部最优区域能力的同时提升算法寻优能力,提出一种基于混合策略的改进鲸鱼优化算法。利用混沌的特性对初始种群位置进行优化,使种群个体更加丰富多样,位置分布更加合理;提出一种混合反向学习策略,将透镜成像反向学习策略和最优最差反向学习策略相结合,提高领导者跳出局部最优区域的能力,提高算法的求解精度;出于协调改进算法勘探能力的目的,将自适应概率阈值p'和权重ω 融入到算法中。......

基于混合策略的改进灰狼优化算法

心升明月的博客

08-12

6704

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

哈里斯鹰混合优化算法的策略改进【附代码】

坷拉博士

12-19

729

抛物线包围策略则根据种群中最优个体和当前个体的位置关系，通过构建抛物线方程来确定当前个体的新位置，使得个体能够沿着抛物线的轨迹向最优解靠近，这种方式能够更加精准地调整个体的搜索方向和步长，提高了算法的收敛速度和精度，特别是在算法后期，当个体已经接近最优解区域时，抛物线包围策略能够帮助个体更快、更准确地收敛到最优解，显著提升了算法的性能。通过对最优个体的随机维度进行变异，能够在一定程度上打破这种停滞状态，引入新的基因信息，使种群能够继续探索其他可能的解空间，防止算法过早陷入局部最优，保持了种群的进化活力。

混合遗传粒子群优化算法（Hybrid PSO with Genetic Algorithm）实战详解

weixin_35903223的博客

08-11

1030

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种启发式搜索算法，其思想源于对鸟群捕食行为的模拟。PSO算法通过简单的计算模型模拟鸟群中的个体在解空间中追踪当前最优解，最终收敛至全局最优解。由于其易于实现且参数较少，PSO在各类工程优化问题中表现出色，如函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等领域。遗传算法（GA）的概念最早由美国学者John Holland于1975年提出，其灵感来源于达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学原理。

【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

478

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,.

【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

2357

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]...

【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。

【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...

灰狼算法求解单目标优化问题的混合方法及Matlab代码实现

本资源为一个包含MATLAB代码的压缩包文件，提供了基于混合灰狼算法求解单目标优化问题的具体实现。混合灰狼算法是在传统的灰狼算法基础上，通过引入其他算法的优点或者改进机制，进一步提升算法的性能。这种混合策略...

shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对

Sunchaser的博客

12-08

849

本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能

从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表

最新发布

m0_59624833的博客

12-09

524

leetcode hot100中链表的两个题

C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉

weixin_46669997的博客

12-05

当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。

浅谈：快递物流与算法的相关性（五）

Duoya1105的博客

12-05

191

NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

12-08

1251

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

MATLAB中的改进鹦鹉优化算法（IPO[1]算法）：自适应切换因子与混合柯西-高斯变异的双改进

2508_94202330的博客

12-09

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特别是在Rastrigin函数上，迭代300次时IPO的误差已经降到1e-6量级，而原版还在1e-4徘徊。不过有意思的是，在单峰函数Sphere上两者差异不大，这说明改进策略确实主要增强了逃离局部最优的能力。注意指数里的15这个值不是随便设的，经过参数敏感度测试发现这个数值能让衰减曲线刚好匹配大多数测试函数的特性。这算法模仿鹦鹉的觅食和社交行为，不过实测发现原始版本在复杂问题上容易卡壳。这里用0.6和0.4的混合比例不是拍脑袋定的——柯西分布的长尾特性有利于跳出局部最优，高斯分布则在精细搜索时更有效。

【52】均值漂移（MeanShift）算法原理解析与代码实现

Try_再努力一点

12-05

1281

本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。

【芯芯相印】什么是算法定点化？

智能守恒_HengAI

12-07

算法定点化（Algorithm Quantization）是将模型中32位/64位浮点数参数与计算过程转换为8位（或更低）整数的技术，核心价值在于降低算力消耗、减少内存占用、加速推理速度，是边缘设备部署与大模型轻量化的关键技术之一。本文从原理入手，结合PyTorch实战代码，详解定点化的实现流程、精度优化方法与工程实践要点，帮助开发者快速落地定点化模型。算法定点化本质是数值表示的精度压缩——通过牺牲极小的精度损失，换取存储与计算效率的数量级提升。