基于灰狼算法的吸波优化研究附MATLAB代码

基于灰狼算法的吸波优化研究附MATLAB代码

灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于自然界中灰狼群体行为的优化算法。它通过模拟灰狼群体的寻食行为，来求解复杂的优化问题。吸波材料在电磁波领域有着广泛的应用，用于减小波的反射和散射。本文将介绍基于灰狼算法的吸波优化研究，并提供相应的MATLAB代码实现。

首先，让我们了解一下灰狼算法的基本原理。灰狼算法模拟了灰狼群体的寻食行为，其中包括狼群的领导者（Alpha）、副领导者（Beta）和其他普通狼（Omega）。算法的目标是通过模拟这些灰狼之间的关系，找到最优解。

以下是基于灰狼算法的吸波优化的MATLAB代码实现：

% 参数设置
Max_iter = 100;   % 迭代次数
SearchAgents_no = 30;   % 狼群数量

% 初始化狼群位置<