基于混合灰狼算法求解单目标优化问题附MATLAB代码

基于混合灰狼算法求解单目标优化问题附MATLAB代码

混合灰狼算法（Hybrid Grey Wolf Optimization, H-GWO）是一种基于自然灵感的优化算法，通过模拟灰狼群体的行为来解决单目标优化问题。本文将介绍H-GWO的基本原理，并提供用MATLAB实现的源代码。

算法原理：

1. 初始化灰狼群体的位置和适应度值。
2. 设置算法参数，包括灰狼个体数、最大迭代次数、收敛阈值等。
3. 根据灰狼的适应度值，更新群体中的Alpha、Beta和Delta灰狼的位置。
4. 根据Alpha、Beta和Delta灰狼的位置，更新其他灰狼的位置。
5. 对新位置进行边界约束处理。
6. 计算新位置的适应度值，并更新群体最优解。
7. 判断终止条件，如果达到最大迭代次数或者收敛阈值，则结束算法；否则，返回步骤3。

MATLAB代码实现：

% 参数设置
Max_iter = 100;     % 最大迭代次数<