多目标灰狼优化算法（MGWO）

原创 已于 2023-07-31 08:41:53 修改 · 8.9k 阅读 · 55 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法 #java #开发语言

于 2020-11-22 21:12:48 首次发布
介绍了灰狼优化器(GWO)的基本原理与应用流程。GWO是一种受灰狼社会等级启发的群智能优化算法，适用于多目标优化问题。文章详细解释了种群初始化、位置更新计算等关键步骤。

GWO简介

Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。
​​​​
社会等级分层：初始化种群，将适应度最好的三个个体标记为 α、β、σ\alpha、\beta、\sigmaα、β、σ,剩下的狼群为ω\omegaω,GWO优化过程中主要由每代种群中三个最好的解来指导完成。

位置更新计算

左边图中表示二维的向量及可能的区域，可以看出灰狼的位置根据中间猎物的位置(X∗,Y∗)(X^*,Y^*)(X∗,Y∗)进行更新,通过调节A→,C→\overrightarrow{A},\overrightarrow{C}A ,C 的值，可以到猎物周围不同的地方。
D→=∣C→⋅X→p(t)−X→(t)∣A→=2a→⋅r1→−α→C→=2⋅r2→X→(t+1)=X→p(t)−A→⋅D→ \begin{aligned} &\overrightarrow{D}=\vert \overrightarrow{C}\cdot\overrightarrow{X}_p(t)-\overrightarrow{X}(t)\vert \\ &\overrightarrow{A}=2\overrightarrow{a}\cdot\overrightarrow{r_1}-\overrightarrow{\alpha}\\ &\overrightarrow{C}=2\cdot\overrightarrow{r_2}\\ &\overrightarrow{X}(t+1)=\overrightarrow{X}_p(t)-\overrightarrow{A}\cdot\overrightarrow{D} \end{aligned} ​D =∣C ⋅X p​(t)−X (t)∣A =2a ⋅r1​ ​−α C =2⋅r2​ ​X

最低0.47元/天 解锁文章
MOGWO|多目标灰狼优化算法原理、改进、利用及代码实现（Matlab）
sfejojno的博客
01-10 6085
在前面的文章中，作者大多介绍的都是单目标优化算法，然而现实世界的很多问题通常由多个目标组成（比如作者在上一篇文章中介绍的无人机路径规划，各成本函数可以看作不同的目标，若改变成本函数的权值，其规划结果会不同）。解决多目标问题通常很困难，因为目标之间往往会相互冲突。要使所有目标同时都达到最优往往是不可能实现的。因此，对于多目标问题，需要找到的是一组均衡解，也就是Pareto最优解[1]，使各个目标尽可能达到最优，这个过程即为多目标优化。图片来源：进化超多目标优化研究进展及展望。
多目标灰狼优化算法(MOGWO)
03-29
In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search spaces.
群体智能优化：灰狼算法与多目标灰狼算法完整详解（文末附完整MATLAB代码）
最新发布
qq_45911373的博客
09-25 614
群体智能优化：灰狼算法与多目标灰狼算法完整详解（文末附完整MATLAB代码）
多目标灰狼优化算法
Liang_1_的博客
02-28 674
for it=1:MaxIt a=2-it*((2)/MaxIt); for i=1:GreyWolves_num clear rep2 clear rep3 % Choose the alpha, beta, and delta grey wolves Delta=SelectLeader(Archive,beta); Beta=SelectLeader(Archive,be
多目标灰狼优化算法:一种新的多准则优化算法
Logic_9527的博客
09-01 1838
由于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的新颖性，目前文献中尚无针对该算法的多目标版本设计的研究。本文首次提出了一种多目标灰狼优化算法（Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, MOGWO），用于优化多目标问题。该方法在GWO中集成了一个固定大小的外部档案，用于存储和检索帕累托最优解。随后，这个档案被用来定义社会等级并模拟灰狼在多目标搜索空间中的狩猎行为。
多目标优化算法之灰狼优化算法(MOGWO)
woaipythonmeme的博客
08-11 2879
多目标优化算法的最终目标是找到具有最高多样性的真实帕累托最优解的非常精确的近似。这使得决策者可以有多样化的设计方案。多目标灰狼算法MOGWO，代码写的很清楚，建议新手可以从这篇代码学起。为了将 GWO 用于多目标优化，代码中集成了两个新组件。采用的组件与MOPSO（Coello 等人，2004）的组件非常相似。其一是存档，负责存储到目前为止获得的非支配性帕累托最优解。其二是一个领导者选择策略，协助...
【免费下载学习】多目标灰狼优化算法：一种多准则优化的新算（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
05-15 730
由于灰狼优化算法（GWO）的新颖性，文献中还没有设计该算法的多目标 版本的研究。针对多目标优化问题，本文首次提出了一种多目标灰狼优化 （MOGWO）算法。一个规模不变的外部存档被集成到GWO中，用于保存和检索帕累托最优解。然后，该存档被用来定义社会等级，并模拟灰狼在多目标搜索空间中的狩猎行为。该方法在 10个多目标基准问题上进行了测试，并与两个著名的元启发式算法——基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）和多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行了比较。
原创改进 | 融合蝠鲼觅食与联想学习的量子多目标灰狼优化算法(Matlab)
sfejojno的博客
01-27 1969
​前面的文章里作者介绍了多目标灰狼优化算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer，MOGWO)，该算法是由Mirjalili等(灰狼算法的提出者)于2016年提出[1]，发表在中科院一区期刊《expert systems with applications》。MOGWO保留了灰狼算法的种群更新机制，即通过模拟灰狼的严格等级制度以及自然界中的狩猎和捕食行为来迭代搜索优化，因此具有收敛速度快、效率高以及精度高等优点。
三种灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization）及仿真实验——附代码Matalb
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
05-18 5174
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization)。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少、容易实现等特点，其中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。本文实现了三种不同的GWO算法，并通过仿真实验验证了该智能算法在求解优化问题方面的有效性，程序关键行均有注释。
基于模拟退火算法和改进灰狼优化器的异构无线传感器网络路由协议.docx
09-20
为了实现这一目标，我们提出了基于模拟退火算法和改进灰狼优化器的HWSN路由协议SA-MGWO。该协议首先通过定义不同的适应度函数选择初始簇，然后计算节点的适应值，并将其视为灰狼优化器中的初始权重。同时，根据狼群...
16、同步 - 异步灰狼优化算法（GSAGWO）：原理、实验与性能分析
pp12345的博客
07-11 42
同步-异步灰狼优化算法（GSAGWO）通过结合同步与异步机制、分组处理、全局信息共享和多样性跳跃等策略，在搜索空间的探索与利用之间取得了较好的平衡。本文详细介绍了GSAGWO的原理、计算过程和复杂度分析，并通过CEC2017基准函数和多个工程优化问题验证了其性能。实验结果表明，GSAGWO在复杂优化问题中表现出色，尤其在30维、50维和100维的测试中均展现了较强的竞争力。尽管其机制较为复杂，但通过未来改进方向的探索，有望进一步提高其性能和实用性。
灰狼算法，多目标灰狼算法.zip
01-21
灰狼算法（GWO），针对单目标函数，文件中有提出算法作者的matlab源代码和文章； 多目标灰狼算法（MOGWO），针对多目标函数，文件中有提出算法作者的matlab源代码和文章； 如果您觉得资源可以的话，请给好评。
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
智能优化算法-多目标灰狼优化算法（MOGWO）（附源码）
w971656545的博客
09-23 1691
多目标灰狼优化算法 (Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, MOGWO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它扩展了经典的灰狼优化算法 (GWO)，专门用于解决多目标优化问题。MOGWO通过模拟灰狼的捕食行为和社会等级结构，结合多目标优化的需求，如 Pareto 最优解集的维护和多样性保持，来寻找一组最优解。总之，MOGWO作为一种有效的多目标优化算法，在处理复杂多目标优化问题方面展现出了显著的优势。随着算法的不断发展和完善，MOGWO将在更多领域发挥重要作用。
基于莱维飞行和随机游动策略改进灰狼算法matlab源码
qq_59747472的博客
09-06 343
文章目录 一、理论基础 1、灰狼优化算法 2、改进灰狼优化算法 （1）分段可调节衰减因子 （2）莱维飞行和随机游动策略 （3）贪心算法寻优 二、LRGWO算法伪代码 三、仿真实验与分析 四、参考文献 五、Matlab代码 一、理论基础 1、灰狼优化算法 灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图： 社会等级第一层：狼群中的头狼记为 ， 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的.
【优化求解】基于灰狼算法求解多目标问题matlab代码
m0_60703264的博客
11-26 761
灰狼群体具有严格的社会支配等级且其等级划分呈金字塔形式，在捕捉猎物时，灰狼是通过相交流共享的体制来模拟的。其他智能算法类似的是，每一个可能解都由每头灰狼的位置来对应。种群的发展需要不断地更新，为了选出 3 只头狼，种群内的狼将被逐一进行评价，在这个过程中，算法起到评价的作用。接下来前进的方向将由这 3只头狼的位置所决定。由于灰狼算法参数较少，收敛较快，所以广泛应用于众多领域，尤其是实际工程领域应用最广。
单目标&多目标 灰狼算法算法讲解
热门推荐
流浪若相惜的专栏
10-05 1万+
1. 灰狼算法思想 2. 单目标灰狼算法 3. 多目标灰狼算法
【多目标优化求解】基于matlab非支配排序灰狼优化（NS-GWO）算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 2015期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-02 903
1 前言：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。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。2 算法原理：灰狼隶属于群居生活的犬科动物，且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。
【智能优化算法-灰狼算法】基于非支配排序灰狼优化器（NS-GWO）算法求解多目标优化算法附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-26 795
​部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。httpshttpshttps。
改进灰狼算法优化无功电压
01-26
### 改进的灰狼算法实现无功电压优化 #### 灰狼算法简介及其应用背景 灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受自然现象启发而设计的群体智能优化算法，模拟了灰狼的社会等级制度和狩猎行为。该算法已被广泛应用于解决各种单目标或多目标优化问题[^1]。 #### 多目标无功电压优化中的改进措施 针对含分布式电源(Distributed Generation, DG)接入后的复杂配电网环境下的无功补偿需求，研究人员提出了多种基于GWO框架下改进方案： - **自适应权重调整机制**：为了平衡收敛速度与解空间探索能力之间的关系，在迭代过程中动态调节各候选解的重要性系数； - **混合局部搜索策略**：结合其他经典启发式方法（如遗传操作），增强对优质个体特征的学习效果； - **精英保留原则**：保存每一代最优解作为下一代初始种群的一部分成员参与进化运算，防止优良基因丢失的同时加快全局寻优效率。 这些技术手段共同作用于标准版GWO之上形成更加强大有效的求解工具用于处理实际工程场景中存在的多约束条件限制下的非线性规划难题——即如何合理配置并控制DG设备输出功率以及安装位置以达到最小化网损、稳定节点电压水平的目的[^2]。 #### MATLAB代码示例 下面给出一段简化版本MATLAB程序片段展示上述思路的具体编码方式： ```matlab function [Best_pos,Best_score]=MGWO(nVar,nPop,maxIter,LB,UB,fobj) % MGWO: Modified Grey Wolf Optimization Algorithm for multi-objective reactive power optimization. % % Inputs: % nVar - Number of decision variables; % nPop - Population size; % maxIter - Maximum number of iterations; % LB, UB - Lower and upper bounds on the search space; % fobj - Objective function handle. Alpha_pos = zeros(1,nVar); Beta_pos = zeros(1,nVar); Delta_pos = zeros(1,nVar); for iter=1:maxIter % Evaluate fitness values... end ```
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值