【MATLAB教程案例16】基于GWO灰狼优化算法的函数极值计算matlab仿真及其他应用

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MATLAB教程目录

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目录

1.软件版本

2.GWO灰狼优化算法的理论知识

2.1包围

2.2追捕

2.3攻击

3.完整核心代码学习

3.1通过GWO计算函数最小值

3.2通过GWO计算函数最大值

4.操作步骤与仿真结论

4.1通过GWO计算函数最小值

4.2通过GWO计算函数最大值

5.其他应用分析 

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1.软件版本

MATLAB2021a或者高级版本

2.GWO灰狼优化算法的理论知识

       灰狼优化算法(GWO),灵感来自于灰狼.GWO算法模拟了自然界灰狼的领导层级和狩猎机制.灰狼是社会性的捕食者，具有严格的社会阶级划分，在一个狼群中，灰狼可分为alpha、beta、delta 和 omega 四个等级，上级的灰狼支配下级的灰狼，下级的灰狼服从并执行上级灰狼的决策。

        优化过程将包围、追捕、攻击三个阶段的任务分配给各等级的灰狼群来完成捕食行为，从而实现全局优化的搜索过程。下面对这三个阶段分别进行介绍&#x