基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法求解单目标优化问题附Matlab代码

基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法求解单目标优化问题附Matlab代码

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，通过模拟灰狼的社会行为和捕食策略来解决各种优化问题。本文将介绍基于差分进化（Differential Evolution，DE）和优胜劣汰策略的灰狼优化算法，并提供相应的Matlab代码实现。

算法步骤如下：

1. 初始化灰狼群体：设定灰狼群体的数量和搜索空间的范围，对每个灰狼随机初始化位置和适应度。

2. 更新灰狼位置：根据当前最优解和历史最优解，更新每个灰狼的位置。首先根据差分进化算子，生成新的位置向量。然后使用优胜劣汰策略，选择适应度更好的位置作为新的位置向量。

3. 更新适应度：计算每个灰狼的适应度值。

4. 更新最优解：根据当前适应度值更新最优解。

5. 终止条件检测：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或目标函数值达到预设阈值。

6. 迭代更新：如果未满足终止条件，回到步骤2继续迭代更新。

下面是基于Matlab的灰狼优化算法的实现代码：