灰狼优化算法是一种2014年提出的群体智能优化算法，模拟灰狼捕食行为进行优化搜索。算法分为跟踪、追捕和攻击三个阶段，以社会等级制度指导狼群更新位置。虽然算法具有简单、鲁棒性强、收敛速度快、精度高等优点，但也存在种群多样性差、后期收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。文章详细介绍了算法的原理和实际应用。
灰狼算法(原理)
1 算法简介
灰狼优化算法是澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili 于2014 年提出的一种新型群体智能优化算法。GWO 模拟灰狼群体捕食行为 的特性，主要通过狼群 追踪、包围、追捕、攻击 猎物等过程来达到优化搜索的目的。
灰狼属于犬科。灰狼是顶级的食肉动物，它们在食物链的顶部。灰狼通常以 群居 为主。每个群体中平均有5~12 只狼。使人特别感兴趣的是它们具有非常严格的 社会等级 管理制度，如下图所示。
灰狼的狩猎包括以下３个主要部分：
１）跟踪、追逐和接近猎物；
２）追捕、包围和骚扰猎物，直到它停止移动；
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
