机器学习笔记 - 灰狼优化

最新推荐文章于 2025-06-06 17:36:05 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 人工智能 优化技术 灰狼优化 最优解
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/125613912
灰狼优化是一种元启发式优化技术，受灰狼社会等级制度和狩猎策略启发。该算法广泛应用于NP-hard问题、旅行商问题等，通过模拟狼群行为寻找最优解。在解决复杂问题时，它能快速收敛，但可能精度较低，且可能无法找到全局最优解。

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1、概述

        在各种优化技术中，灰狼优化是一种元启发式优化技术，其灵感来自狼家族之间的等级关系和灰狼使用的特殊狩猎技术。因此灰狼优化技术模仿灰狼群体的整体特征，试图找到最优解。

        在了解灰狼的优化技术之前，让我们尝试理解为什么该算法会受到灰狼家族的社会等级制度的启发。

        上图显示了灰狼的社会等级分布，其中每个狼类别的特征在群体中是不同的。整个灰狼优化家族被官方称为一个pack。那么现在让我们试着了解一下群体中每类狼的职责。

        阿尔法狼：阿尔法狼在整个灰狼群中占据优势地位，拥有统领整个灰狼群的权利。

        Beta Wolf： Beta 狼定期向 Alpha 狼报告，并帮助 Alpha 狼做出最佳决策。

        Delta Wolf： Delta 狼从属于 beta 狼，为 a

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【机器学习|学习笔记】核极限学习机（Kernel extreme learning machine ，KELM ）详解，附代码。
2401_89898861的博客
05-14 1123
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SMART原则助力程序人生：开启职业生涯学习成长新征程
最新发布
AI天才研究院
06-08 1583
本文专为程序员群体设计，聚焦“如何用SMART原则解决技术学习与职业发展中的目标模糊问题”。我们将覆盖：SMART原则的核心定义、与程序员成长场景的结合方法、具体目标制定的实战案例，以及工具与长期实践建议。本文从“为什么需要SMART原则”入手，用程序员熟悉的“游戏升级”场景引出核心概念；拆解SMART的5个维度（Specific/M/A/R/T），结合“学习Python”“跳槽涨薪”“晋升技术主管”等真实案例解释；通过“30天算法能力提升计划”实战，演示如何落地SMART目标；
灰狼优化算法（GWO）
03-29
The Grey Wolf Optimizer(GWO) algorithm mimics the leadership hierarchy and hunting mechanism of grey wolves in nature. Four types of grey wolves such as alpha, beta, delta, and omega are employed for simulating the leadership hierarchy. In addition, three main steps of hunting, searching for prey, encircling prey, and attacking prey, are implemented to perform optimization.
灰狼优化算法
08-17
灰狼优化算法，是一种现代优化算法，对于求解复杂性问题有良好效果
经典优化算法：灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer ,GWO)
yuchunyu12的博客
06-06 643
一、算法来源灰狼群体狩猎捕食行为提出的一种新型群体智能优化算法，以下对其进行具体介绍。领头的是一男一女，叫做阿尔法。阿尔法脑主要负责决定狩猎、睡觉地点、起床时间等等。阿尔法的决定是由族群决定的。然而，某些民主行为也被观察到，其中首领跟随狼群中的其他狼。在聚会中，整个狼群都会垂下尾巴来表示对阿尔法狼的认可。阿尔法狼也被称为统治狼，因为他/她的命令应该被狼群遵循。阿尔法狼只允许在群体中交配。有趣的是，阿尔法狼不一定是狼群中最强的，但在管理狼群方面却是最好的。这说明一个狼群的组织和纪律比它的力量重要得多。
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer).pdf
07-29
最原始的灰狼优化算法，全面解释了灰狼优化算法的来源和基础应用，适合初学者。群智能优化算法，灰狼优化算法
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）
鹤鸣优化的博客
03-28 2万+
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。GWO算法模拟了自然界中灰狼的领导等级和狩猎机制。将灰狼分为四种类型，用来模拟等级阶层。此外，还模拟了寻找并捕抓猎物、包围猎物和攻击猎物三个主要阶段。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer）
极光喵的博客
05-10 6305
另外，由于灰狼算法在搜索过程中综合考虑了多个领导者（Alpha、Beta和Delta）的信息，它可以适应解空间的多样性，对于不同类型的优化问题都有良好的适应性和鲁棒性。在迭代的每一步中，我们还需要重新评估和更新Alpha、Beta和Delta的位置，因为灰狼群体的动态会根据新的位置变化。此外，注意实际算法中的 A 和 C 值是动态变化的，通常是随机生成的，以帮助算法有效地探索解空间并避免陷入局部最优。在实际的应用场景中，迭代将继续进行，直到达到预定的迭代次数或其他停止条件，比如解的改进小于一个预设的阈值。
多目标优化算法 ADRC
09-05
- *2* *3* [机器学习笔记 - 灰狼优化](https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/125613912)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_...
各类优化算法综述
weixin_42937161的博客
03-22 7786
目录 优化算法综述 数学规划法 精确算法（exact algorithm） 启发式 VS. 元启发式 启发式算法 元启发式算法 What is the difference between heuristics and meta-heuristics? 多目标智能优化算法 模拟进化算法与传统的精确算法（确定性算法）的区别 优化算法分类 算法介绍 帝国竞争算法（Imperialist Competitive Algorithm，ICA） 分支定界法（Branch and Bound, BB） NSGA-Ⅱ算法
灰狼优化算法（GWO）（解决TSP问题，代码完整免费）
qq_44865735的博客
04-24 3万+
算法背景 灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。 优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。 应用：车间调度、参数优化、图像分类 算法思想 灰狼群体中有严格的等级制度，一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。灰狼群一般分为4个等级
灰狼算法优化BP神经网络（GWO-BP）
07-20
"引用请注明出处"。文件中给出的数据，列代表指标集，行代表数据集（输入集x:1-7,输出集y:8）。本算法具有稳定性强和预测精准度高，调节参数少（仅需调节神经网络的结构）的优点。可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文。 为统一量纲，进一步加强预测准确度，需要对数据进行预处理，首先使用SPSS对输入集进行主成分分析，计算其主成分得分值，输出集则保持不变。最后将“主成分得分值和输出集数据”复制到execl文件内，就可以直接运行本算法，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。 本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，并根据BP神经网络连接权值和阈值的数量，决定GWO算法中灰狼的维数。那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。那么，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。经过不断更新和迭代，确定了全局最优值，即灰狼α所处的位置。本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练，直接得出预测数值。理论依据可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。
路径规划之启发式算法之九：灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）
搏博的专栏
12-08 2497
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人在2014年提出。该算法灵感来源于灰狼群体的捕食行为，通过模拟灰狼的社会等级分层和狩猎机制来解决复杂的优化问题。灰狼优化算法模拟了自然界中灰狼的社会等级制度和狩猎行为。灰狼群体一般分为四个等级：领头狼、从属狼、侦察狼/守卫狼/老狼/捕食狼以及最低等级的狼。在算法中，这四个等级分别代表了最优解、次优解、第三优解以及其他解。Alpha（α）：领头狼，负责决策并下达至整个种群。
GWO灰狼优化算法综述（Grey Wolf Optimization）
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weixin_46080885的博客
10-03 3万+
文章阐述了灰狼优化算法的搜索机制和实现过程，分析灰狼优化算法的特性，对目前GWO算法的相关改进及应用进行综述。
灰狼优化算法（GWO）（含ai创作）
m0_57273050的博客
05-17 8454
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种模仿灰狼狩猎行为的群体智能优化算法，由Seyedali Mirjalili等人在2014年提出。这种算法主要模拟了灰狼的社会等级结构和狩猎策略，用于解决各种优化问题。在灰狼优化算法中，搜索代理（灰狼）根据Alpha、Beta和Delta的位置来更新自己的位置。这种更新方式反映了狩猎过程中的跟随行为。每个搜索代理的位置更新公式涉及计算与Alpha、Beta和Delta位置的距离，并根据这些距离进行位置调整。
【智能优化算法-灰狼算法】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
matlab_dingdang的博客
10-02 659
为了改善灰狼优化算法收敛速度慢,寻优精度低,易早熟等缺陷,提出1种改进的灰狼优化算法.在基本灰狼优化算法的基础上,引入差分进化机制生成1个变异种群,通过其动态缩放因子和交叉概率因子避免算法陷入局部最优.引入优胜劣汰的生物竞争淘汰策略,根据比较进化变异后狼群个体适应度值淘汰m只狼,同时随机生成与被淘汰狼数量相同的狼.采用典型的单峰与多峰函数对该文算法进行测试.仿真结果表明,该文算法的综合性能优于粒子群优化(PSO)和人工蜂群(ABC)等其他对比算法,提高了局部搜索的效率和精度.将该文算法应用于冷凝器实际控制参
智能优化算法——灰狼优化算法（Python&Matlab实现）
m0_73907476的博客
07-23 2312
从2.2中的公式可知，Ｃ向量是在区间范围［０，２］上的随机值构成的向量，此系数为猎物提供了随机权重，以便増加（｜Ｃ｜＞１）或减少（｜Ｃ｜＜１）。构建攻击猎物模型的过程中，根据2)中的公式，ａ值的减少会引起 A 的值也随之波动。换句话说，A 是一个在区间［-a，a］（备注：原作者的第一篇论文里这里是[-2a,2a]，后面论文里纠正为[-a,a]）上的随机向量，其中ａ在迭代过程中呈线性下降。式中，t是当前的迭代代数，A和C是系数向量，Xp和X分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量。
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