【改进灰狼优化算法】改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法【期刊论文完美复现】（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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分类专栏： 单、多目标智能算法 文章标签： 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46039719/article/details/129133025
本文介绍了基于余弦规律变化收敛因子和步长欧氏距离比例权重的改进灰狼优化算法（CGWO），通过Matlab代码展示了算法的实现过程，并通过对比实验验证了CGWO在解决优化问题时的高精度和稳定性。此外，还应用CGWO于Richards模型的参数估计，与其他算法进行了效果比较。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 文献来源

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

文献来源：

摘要：在分析灰狼优化算法不足的基础上,提出一种改进的灰狼优化算法(CGWO),该算法采用基于余弦规律变化的收敛因子,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,同时引入基于步长欧氏距离的比例权重更新灰狼位置,从而加快算法的收敛速度。对8个经典测试函数进行仿真实验,结果表明CGWO算法的求解精度更高,稳定性更好。最后以预测谷氨酸菌体生长浓度为例,利用CGWO算法估计Richards模型的参数,以均方根误差和平均绝对误差作为评价指标,与PSO算法、GA算法和VS-FOA算法的结果进行比较,CGWO算法可以有效地估计Richards模型中的参数。

关键词：

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智能优化算法：随机收敛因子和差分变异改进的灰狼算法实现
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-09 276
为了进一步提高算法的性能，研究者们提出了基于随机收敛因子和差分变异的改进策略。该算法通过模拟灰狼个体之间的竞争和协作关系，在解决单目标优化问题方面具有较好的效果。其中，func为优化问题的适应度函数，dim为问题的维数，lb和ub分别为变量的下界和上界，max_iter为最大迭代次数。通过引入随机收敛因子和差分变异策略，改进的灰狼算法在单目标优化问题中具有较好的效果。引入随机收敛因子和差分变异的策略，对更新后的灰狼位置进行修正。通过计算每个灰狼个体与最优解的距离，更新灰狼的位置和速度。
IGWO：一种改进灰狼优化算法用于解决工程问题
Logic_9527的博客
10-17 2171
本文提出了一种改进的灰狼优化算法（IGWO），其用于解决全局优化和工程设计问题。IGWO通过采用一种名为基于维度学习的狩猎（DLH）的搜索策略，对传统灰狼优化算法（GWO）进行了改进，有效地解决了原算法中存在的种群多样性不足、探索与开发之间的不平衡以及过早收敛的问题。
改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法【期刊论文完美复现】（Matlab代码实现）
群智能算法开发
02-21 1162
由式（3）可看出，当灰狼收敛时，与位置变化不大，收敛则与灰狼优化算法的学习策略变化有关。根据它们的适应度来计算分配给三头狼的权重，从而使α狼在狩猎过程中占有更大的权重，然后是第二个领先的β狼，以δ狼的最低权重结束，理论上是对潜在猎物位置的了解较少（优化）。引入上述四种比例权重均可以加快算法的收敛速度，通过实验，可以发现引入文献[14]所提出的步长欧氏距离的比例权重效果更好。由图1可以看出，原始收敛时的变化图是线性递减的，优化过程中相关的速度系数，优化后收敛时的变化是一个基于最优化率变化的曲线；
【负荷预测】基于改进灰狼算法IGWO优化的LSSVM进行负荷预测附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-22 813
电力负荷预测是电力系统规划、运行和调度中至关重要的一环。准确的负荷预测能够降低运行成本，提高系统稳定性，保障供电可靠性。传统的负荷预测方法主要包括统计模型、时间序列模型和回归模型等，但这些方法往往难以捕捉非线性、非平稳的负荷数据特性，导致预测精度不高。近年来，机器学习方法在负荷预测领域得到了广泛应用，其中最小二乘支持向量机（LSSVM）以其训练速度快、泛化能力强等优点备受关注。然而，LSSVM的性能很大程度上取决于参数的选择。如何优化LSSVM的参数，提高其预测精度，是当前负荷预测研究的关键问题之一。
北核论文完美复现：自适应t分布与动态边界策略改进的算术优化算法
QSJIQIXUEXI的博客
05-26 2222
​很多小伙伴问我，某某算法到底该怎么改效果比较好。实话讲，如果不经过实验，我随便说一个策略，效果能好吗？至于加什么策略，怎么加策略，为什么加这个策略，都是需要经过实验才能得出来的。
【灰狼算法】速度辅助全局搜索机制的增强型灰狼优化算法附Matlab代码
Matlab_dashi的博客
04-18 1651
本文旨在介绍一种新颖的灰狼优化器 (Grey Wolf Optimization, GWO) 变体，命名为速度辅助灰狼优化器 (Velocity-Aided Grey Wolf Optimizer, VAGWO)。原始的 GWO 算法在位置更新过程中缺乏速度项，我们认为这正是其探索能力不足的主要因素。VAGWO 通过精心设计并加入速度项至 GWO 的更新公式中，有效地克服了这一缺陷。
【负荷预测】基于自适应灰狼算法IGWO改进LSSVM实现负荷预测附Matlab代码
matlab_daizuo的博客
01-23 1224
摘要： 电力负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的基础，其准确性直接影响电力系统的安全性和经济性。传统的负荷预测方法在应对复杂多变的负荷特性时，往往存在预测精度不足的问题。本文旨在探讨一种基于改进灰狼优化（IGWO）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的负荷预测模型。该模型利用IGWO算法强大的全局寻优能力，克服LSSVM参数选择的盲目性，从而提高负荷预测的准确性和鲁棒性。首先，详细阐述了LSSVM的原理及其在负荷预测中的应用；
增强型灰狼优化器算法改进与MATLAB实现
简称 AGWO）是一种在原始灰狼优化器（Grey Wolf Optimizer, GWO）基础上进行改进和优化的元启发式智能优化算法，其核心目标是提升算法在解决复杂数值优化问题时的收敛速度、全局搜索能力以及避免陷入局部最优的能力...
风-光-柴-储微网容量优化配置研究（粒子群与改进灰狼算法）
因此，文中提到“改进收敛因子和比例权重”，这正是提升算法性能的关键手段。例如，传统的线性收敛因子可能导致前期探索能力不足或后期开发能力弱化，而采用非线性动态调整策略（如指数型、正弦波动型）可以更好地...
灰狼优化与布谷鸟搜索混合算法的MATLAB仿真研究
基于灰狼优化和布谷鸟搜索混合搜索算法的MATLAB仿真是当前智能优化领域中极具研究价值与应用前景的技术方向。该算法结合了灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）与布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）两种典型...
基于灰狼算法优化RBF神经网络的多变量回归预测模型
本资源标题为“基于灰狼算法(GWO)优化径向基神经网络(GWO-RBF)的数据回归预测，多变量输入模型”，其核心内容是将智能优化算法——灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）与径向基函数神经网络（Radial Basis ...
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 1009
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
12-04 154
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。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 836
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 13
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）
最新发布
Duoya1105的博客
12-05 102
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。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 294
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
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