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灰狼优化算法原理
灰狼优化算法(GWO)是一种受自然界灰狼群体狩猎行为启发的元启发式优化算法。该算法通过模拟狼群中α、β、δ和ω四个等级的社会阶层和狩猎机制来解决复杂优化问题。
数学模型
GWO算法具有独特的数学模型：
- 社会等级模拟：最优解(α)、次优解(β)和第三优解(δ)引导搜索
- 包围机制：D=|C·Xp(t)-X(t)|表示猎物与狼的距离
- 狩猎行为：X(t+1)=Xp(t)-A·D描述攻击策略
算法实现步骤
GWO算法的标准实现流程包括：
- 初始化阶段：随机生成灰狼种群
- 适应度评估：计算每个个体的目标函数值
- 等级划分：确定α、β、δ狼
- 位置更新：根据领导狼位置调整种群
- 终止条件：达到最大迭代次数或精度要求
正文完