MATLAB灰狼优化算法智能优化工具

资 源 简 介

本项目提供灰狼优化算法(GWO)的完整MATLAB实现，适用于连续优化问题求解。算法模拟灰狼社会等级与狩猎机制，支持自定义目标函数和参数调整，收敛性强，便于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于灰狼优化算法的MATLAB智能优化工具

项目介绍

本项目提供了一个完整的灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)的MATLAB实现。GWO是一种受自然界灰狼群体社会等级和狩猎行为启发的群体智能优化算法，通过模拟α、β、δ狼的领导机制和群体协作来实现全局优化搜索。该算法具有收敛速度快、参数少、易于实现等优点，适用于解决各类连续优化问题。

本工具支持用户自定义目标函数、灵活调整算法参数，并提供收敛性分析功能，可广泛应用于工程优化设计、机器学习参数调优、科学计算等多个领域。

功能特性

• 完整的GWO算法实现：严格遵循灰狼优化算法的原始数学模型
• 自适应参数调整：收敛系数随迭代过程自动调整，平衡探索与开发能力
• 灵活的输入配置：支持自定义目标函数、变量维度、搜索边界等参数
• 丰富的输出信息：提供最优解、收敛曲线、种群进化过程等详细结果
• 用户友好接口：简洁的函数调用方式，便于集成到其他项目中
• 可视化分析工具：可显示收敛过程和种群动态变化

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（以Rastrigin函数为例） objective_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 设置算法参数 dim = 5; % 变量维度 lb = -5.12 * ones(1, dim); % 变量下界 ub = 5.12 * ones(1, dim); % 变量上界 pop_size = 30; % 种群规模 max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 执行优化 [best_position, best_fitness, convergence_curve] = GWO_optimizer(... objective_func, dim, lb, ub, pop_size, max_iter);

高级参数配置

% 可选参数设置 options = struct(); options.a = 2; % 初始收敛系数 options.show_progress = true; % 显示优化进度 options.save_population = false; % 保存种群进化数据

% 带可选参数的优化 [best_position, best_fitness, convergence_curve, stats] = GWO_optimizer(... objective_func, dim, lb, ub, pop_size, max_iter, options);

结果分析

% 显示优化结果 fprintf('最优适应度值: %fn', best_fitness); fprintf('最优解位置: n'); disp(best_position);

% 绘制收敛曲线 plot(convergence_curve); xlabel('迭代次数'); ylabel('适应度值'); title('GWO算法收敛曲线'); grid on;

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行
• 内存建议：至少4GB RAM（对于高维问题建议8GB以上）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可

文件说明

主程序文件实现了灰狼优化算法的核心逻辑，包括种群初始化、社会等级模拟、狩猎行为建模以及位置更新机制。该文件整合了算法参数配置、迭代过程控制、结果记录与输出等完整功能，为用户提供一站式的优化解决方案。通过该文件，用户可以便捷地调用算法并对优化过程进行监控与分析。