基于灰狼优化算法的MATLAB智能优化系统

资 源 简 介

本项目提供完整的灰狼优化算法(GWO)MATLAB实现，支持自定义目标函数、参数调节及优化过程可视化。适用于函数优化、工程优化等领域，帮助用户快速部署智能优化方案。

详 情 说 明

基于灰狼优化算法的MATLAB智能优化系统

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实现方案。GWO是一种受灰狼社会等级和狩猎行为启发的群体智能优化算法，具有收敛速度快、参数少、易于实现等优点。本系统实现了算法的核心功能模块，支持用户自定义优化问题，并提供了丰富的可视化和分析工具，可广泛应用于函数优化、工程设计、机器学习参数调优等领域。

功能特性

• 完整算法实现：包含灰狼优化算法的初始化、位置更新、领导狼等级划分等核心步骤
• 灵活的参数配置：支持自定义目标函数、搜索空间维度、种群规模、迭代次数等参数
• 收敛性分析：提供收敛曲线图和算法运行时间统计，便于性能评估
• 可视化优化过程：可生成种群演化过程动画，直观展示优化轨迹
• 通用性强：适用于各类单目标优化问题，接口简单易用

使用方法

基本调用方式

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

% 设置搜索空间参数 dim = 3; % 维度 lb = [-5.12, -5.12, -5.12]; % 下界 ub = [5.12, 5.12, 5.12]; % 上界

% 运行灰狼优化算法 [best_position, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_func, dim, lb, ub);

高级参数配置

% 自定义算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_iter = 1000; % 最大迭代次数 params.a_coefficient = 2; % 收敛因子衰减系数 params.show_animation = true; % 显示优化过程动画

% 运行算法 [best_position, best_fitness, convergence_curve] = main(objective_func, dim, lb, ub, params);

结果可视化

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

% 显示统计信息 fprintf('最优解: %sn', mat2str(best_position)); fprintf('最优适应度值: %.6fn', best_fitness);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存要求：至少2GB RAM（针对高维问题建议4GB以上）
• 磁盘空间：10MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了灰狼优化算法的完整工作流程，包括算法参数初始化、种群位置随机生成、适应度值计算与排序、领导狼等级划分机制、种群位置迭代更新策略、收敛因子动态调整、优化过程实时可视化以及最终结果输出等核心功能。该文件作为系统的入口点，协调各个算法模块的执行顺序，确保优化过程的正确进行，同时提供用户交互接口和结果展示能力。