MATLAB实现灰狼优化算法(GWO)及性能评估工具

资 源 简 介

本项目提供完整的灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO) MATLAB实现，通过模拟狼群社会层级与协作捕猎机制求解优化问题。包含算法核心代码、多个基准测试函数及性能对比分析，适用于算法研究、教学及工程优化应用。

详 情 说 明

灰狼优化算法(GWO)的MATLAB实现及其性能评估

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。该算法是一种模拟灰狼群体智能行为的群智能优化算法，通过模拟灰狼群体的领导层级和狩猎机制，按照α狼（最优解）、β狼（次优解）、δ狼（第三优解）的引导进行迭代优化。本实现具有良好的收敛性能和清晰易懂的代码结构，适用于工程设计、机器学习参数调优等多种连续优化问题场景。

功能特性

• 完整的GWO算法实现：严格按照灰狼优化算法的原始公式和流程实现
• 灵活的输入参数配置：支持自定义目标函数、搜索空间维度、种群规模等参数
• 多种输出结果：提供最优解、最优适应度值、收敛曲线、运行时间等详细信息
• 性能评估功能：内置算法收敛性能分析和可视化工具
• 用户友好接口：简洁的函数调用方式，易于集成到现有项目中

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（以Sphere函数为例） objective_function = @(x) sum(x.^2);

% 设置算法参数 dim = 10; % 搜索空间维度 lb = -10*ones(1,dim); % 变量下界 ub = 10*ones(1,dim); % 变量上界 pop_size = 30; % 种群规模 max_iter = 500; % 最大迭代次数

% 执行灰狼优化算法 [best_solution, best_fitness, convergence_curve, run_time] = ... GWO_algorithm(objective_function, dim, lb, ub, pop_size, max_iter);

高级参数配置

% 使用可选参数进行更精细的控制 options = struct(); options.convergence_threshold = 1e-6; % 收敛阈值 options.display_iter = true; % 显示迭代过程 options.save_history = false; % 保存种群演化历史

[best_solution, best_fitness, convergence_curve, run_time, converged] = ... GWO_algorithm(objective_function, dim, lb, ub, pop_size, max_iter, options);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持基本的数学运算和绘图功能
• 无需额外的工具箱依赖

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、领导层级划分、位置更新机制、适应度评估和收敛判断等关键功能。该文件提供了完整的算法流程控制，能够处理各种输入参数配置，并输出包括最优解、收敛曲线在内的多种结果信息，同时支持算法性能的实时监控和可视化展示。