Grey Wolf Optimization Matlab

资 源 简 介

Grey Wolf Optimization Matlab

详 情 说 明

Grey Wolf Optimization（灰狼优化算法）是一种受自然界灰狼群体狩猎行为启发的群体智能优化算法，2014年由Mirjalili等人提出。该算法通过模拟狼群中的社会等级（α、β、δ狼）和协作捕猎机制（包围、追捕、攻击）来寻找最优解。

在Matlab 2010a环境中的实现通常包含以下核心环节： 种群初始化：随机生成灰狼个体的位置向量，对应优化问题的潜在解。 等级划分：根据适应度值确定α、β、δ三个领导层级，引导其他狼（ω）的搜索方向。 狩猎行为建模： 包围阶段：通过参数向量动态调整搜索范围。 追捕阶段：α、β、δ狼的位置信息用于更新其他个体的位置。 攻击阶段：当猎物停止移动时，算法收敛到最优解附近。

该算法在经典基准问题（如Sphere、Rastrigin函数）中展现出色的全局搜索能力，尤其适合解决连续空间优化问题。Matlab实现时需注意参数设置（如种群大小、迭代次数）对收敛速度的影响，其向量化运算特性可高效处理群体位置更新计算。