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灰狼优化器的介绍和灰狼优化算法代码免费下载
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2019-10-22
淮竹qq
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本文提出了一种新的元启发式算法，称为灰狼优化器（gwo-optimizer，gwo），它是受灰狼（canis lupus）的启发，模仿了自然界中灰狼的领导阶层和捕猎机制。四种类型的灰狼，如阿尔法、贝塔、三角洲和欧米茄，被用来模拟领导阶层。此外，还实现了捕猎、寻找猎物、包围猎物和攻击猎物三个主要步骤。将该算法与粒子群优化算法（PSO）、引力搜索算法（GSA）、差分进化算法（DE）、进化规划算法（EP）和进化策略（ES）进行了比较研究，结果表明，该算法具有较好的全局优化性能。与这些著名的元启发式算法相比，该算法能够提供非常有竞争力的结果。本文还考虑了三个经典的工程设计问题（拉伸/压缩弹簧、焊接梁和压力容器设计），并给出了该方法在光学工程领域的实际应用。经典工程设计问题和实际应用的结果表明，该算法适用于搜索空间未知的具有挑战性的问题。
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评论(1)
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mobugu
2020-10-21
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