灰狼算法和粒子群算法的结合

最新推荐文章于 2025-12-07 21:20:15 发布
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#算法

灰狼算法和粒子群算法的结合，是两种种群算法的结合，值得一看


Hybrid-GWOPSO-optimization/initialization.m , 565
Hybrid-GWOPSO-optimization/result/PSOGWO.png , 24531
__MACOSX/Hybrid-GWOPSO-optimization/result/._PSOGWO.png , 233
Hybrid-GWOPSO-optimization/.DS_Store , 6148
__MACOSX/Hybrid-GWOPSO-optimization/._.DS_Store , 120
Hybrid-GWOPSO-optimization/GWO.m , 2949
Hybrid-GWOPSO-optimization/PSOGWO.m , 3284
Hybrid-GWOPSO-optimization/README.md , 528
Hybrid-GWOPSO-optimization/main.m , 1674
Hybrid-GWOPSO-optimization/Get_Functions_details.m , 6337
Hybrid-GWOPSO-optimization/func_plot.m , 2241

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基于粒子群优化算法和灰狼算法的混合算法PSOGWO求解最优目标
2301_79331387的博客
09-06 1012
每只狼都有自己的位置和适应度值。在优化问题的求解过程中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）和灰狼算法（Grey Wolf Optimization，简称GWO）都是常用的进化算法。本文将介绍一种基于粒子群优化算法和灰狼算法的混合算法，即PSOGWO，并给出相应的MATLAB代码。接下来，通过迭代更新，不断更新群体的速度和位置，并计算每个个体的适应度值。综上所述，本文介绍了基于粒子群优化算法和灰狼算法的混合算法PSOGWO，并给出了相应的MATLAB代码。
粒子群优化灰狼算法 Matlab 实现
DevRevolt的博客
09-13 272
本文将结合这两种算法的思想，使用 Matlab 实现粒子群优化灰狼算法，并提供相应的源代码。灰狼的位置代表了解空间中的一个解，灰狼之间通过追逐和争夺的行为来寻找更好的解。本文介绍了粒子群优化灰狼算法的原理，并给出了使用 Matlab 实现的代码。粒子群优化灰狼算法将粒子群优化和灰狼算法的优点相结合，能够在解决优化问题时取得较好的效果。粒子群优化灰狼算法将粒子群优化算法和灰狼算法相结合，既利用了粒子群优化的全局搜索能力，又借鉴了灰狼算法的局部搜索能力，能够更好地优化问题。
【优化求解】基于粒子群结合灰狼算法PSOGWO求解最优目标matlab代码
qq_59747472的博客
11-14 5149
1 简介 针对粒子群算法有陷入局部最优的缺点，提出一种基于灰狼算法的粒子群优化算法。首先，根据自然界中优胜劣汰的生存法则，对每次迭代种群中的最差粒子进行进化，其次，由于粒子群算法中整个种群中的最优粒子有很强的引导能力，对 最 优粒子进行扰动，增大寻找全局最优的可能性；最后，结合灰狼优化算法，引导粒子群包围式进行搜索，增强全 局 搜 索 能 力；将 改进的粒子群算法与标准粒子群算法在９个测试函数上进行了寻优精度和收敛速度的对比，结果证明改进粒子群算法（ＰＳＯ＿ＧＷＯ）在收敛速度和寻优精度上均优于粒子群...
粒子群结合灰狼优化算法PSOGWO-MATLAB实现
m0_60368832的博客
03-03 1736
PSOGWO主要是在灰狼优化算法中加入粒子的思想，为提高 ＧＷＯ 算法的寻优能力和收敛速度， 引入 PSO 算法中对粒子自身运动最佳位置信息进 行记忆的方法，用粒子位置更新替代灰狼个体位置更新，使其能够记忆自身进化过程中的最佳位置信 息。灰狼优化算法GWO在我之前的文章提到了，对于粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种群体智能算法，灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。
粒子群算法和鲸鱼算法的比较（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-08 922
粒子群算法和鲸鱼算法的比较（Matlab代码实现）
【栅格地图路径规划】基于粒子群算法结合灰狼算法、粒子群算法、灰狼算法PSO、GWO实现多个具有障碍物的二维平面的二值化地图路径规划附Matlab代码
m0_60703264的博客
09-23 650
在移动机器人导航、无人机自主飞行等领域，二值化栅格地图（将二维平面划分为均匀栅格，用 “1” 标记障碍物、“0” 标记可行区域）是路径规划的常用环境模型。传统粒子群算法（PSO）虽具备全局搜索速度快的优势，但易陷入局部最优（如围绕障碍物反复搜索）；灰狼算法（GWO）虽局部收敛精度高，却存在前期全局探索能力弱的问题。
灰狼算法GWO与粒子群算法PSO MATLAB源代码
gitblog_06772的博客
05-07 419
灰狼算法GWO与粒子群算法PSO MATLAB源代码 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 简介 本仓库提供了灰狼算法（GWO）和粒子群算法（PSO）的Matlab源代码。这两种算法都是优化算法，在许多科学和工程问题中都有广泛的应用。通过这些源代码，您可以了解这两种算法的具体实现过程，同时，我们还加入了UCI的基准函数来对两种算法的性能进行比较，这将有助于您更深入地理解...
五种经典算法路径规划—遗传算法、麻雀算法、狼群优化、粒子群算法、差分进化算法（Matlab源码）
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。
03-04 1959
五种经典算法路径规划—遗传算法、麻雀算法、狼群优化、粒子群算法、差分进化算法（Matlab源码）
【智能优化算法】—粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）
weixin_57377010的博客
09-04 6104
粒子群算法是由Eberhart和Kennedy提出的，以鸟类动物的群体行为作为机制的算法被称为粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。鸟儿在空中搜寻、觅食。如果一只鸟在它的飞翔距离之内，存在一块食物，那么它就需要去寻找，去得到它的确切位置。鸟群间的个体能够通过群体合作来分享自己获取的信息，鸟群间的每个个体下一步的飞行方向和速度，取决于个体飞行路径中最优的位置和群体最优的位置，鸟群需要飞行一定的距离才能够寻找到食物，如果鸟聚集在同个地方，就会停止寻找。
灰狼优化算法和粒子群优化算法比较
09-12
标题中的“灰狼优化算法和粒子群优化算法比较”指的是在优化问题中，对两种流行的启发式算法——灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的性能进行分析和...
精选资源
对比了GWO灰狼优化算法和PSO粒子群优化算法，对比十几个目标函数，GWO性能优于PSO
05-01
在优化算法领域，灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称GWO）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）都是广泛使用的全局优化技术。这两种算法都是基于自然界中的群体行为，通过模拟动物群体的...
基于粒子群的灰狼算法优化
10-24
"基于粒子群的灰狼算法优化"是一种复合优化方法，它结合了两种高效的全局搜索算法：粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）。这两种算法在解决复杂优化问题时表现出色，尤其适用于非线性、多模态和高维度的问题。 首先...
新型群智能优化算法（matlab实现）——烟花算法、粒子群算法、蚁群算法
09-24
在本压缩包中，包含了四种不同的群智能优化算法的MATLAB实现：烟花算法、粒子群算法、蚁群算法以及免疫算法。 1. **烟花算法**（Fireworks Algorithm, FWA）： 火花算法是2010年由华中科技大学的学者提出的一种...
粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO）.m
11-29
粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO）.m
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1027
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 189
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
练题100天——DAY21
最新发布
2301_81099859的博客
12-07 201
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 28
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
12-05 160
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。
python灰狼算法与粒子群算法结合
09-02
Python灰狼算法与粒子群算法的结合是一种优化算法的应用，旨在通过利用两种算法的特点和优势，提高搜索空间中的最优解的效率。 灰狼算法是一种基于自然界灰狼群行为特点的优化算法，通过模拟灰狼群中各个成员的追逐和合作行为来寻找最优解。该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。 粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法，通过模拟每个粒子的位置和速度的调整来找到最优解。该算法具有收敛速度快、能够避免陷入局部最优解等优点。 将灰狼算法与粒子群算法结合，可以充分发挥两种算法的优势，提高最优解的搜索效率。具体步骤可以如下： 1. 初始化灰狼种群和粒子群的位置和速度，并设置适应度函数。 2. 根据适应度函数，分别计算灰狼群和粒子群的适应度值。 3. 通过灰狼算法的追逐行为，更新灰狼群的位置，以距离最优解更近的灰狼为基准，更新其他灰狼的位置。 4. 通过粒子群算法的速度和位置更新规则，更新粒子群的速度和位置，以找到更好的解。 5. 重复步骤3和步骤4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数）。 通过灰狼算法与粒子群算法的结合，可以更好地利用两种算法的优势特点，实现全局搜索和局部搜索的平衡，提高搜索效率。该方法在实际应用中可以用于解决一些复杂问题，如优化调度、机器学习等领域。
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