DEGWO是一个优化算法，GWO和DE的结合

资 源 简 介

DEGWO是一个优化算法，GWO和DE的结合

详 情 说 明

DEGWO是一种新型的优化算法，它巧妙地将灰狼优化器(GWO)和差分进化(DE)两种算法的优势结合在一起。这种混合算法的设计初衷是为了解决单独使用GWO或DE时存在的局限性问题。

GWO算法模拟了灰狼群体的社会等级和狩猎行为，具有收敛速度快的特点，但在处理复杂多模态问题时容易陷入局部最优。而DE算法以其强大的全局搜索能力著称，但在收敛精度方面有时表现欠佳。DEGWO通过将两种算法的核心机制相融合，实现了优势互补。

在DEGWO中，灰狼算法的社会等级结构为种群提供了良好的组织方式，而差分进化的变异和交叉操作则增强了种群的多样性。这种结合既保留了GWO快速收敛的特性，又通过DE机制避免了早熟收敛的问题。

该算法特别适合解决工程优化、参数调优等实际问题，在处理高维、非线性优化问题时表现出色。通过平衡开发(exploitation)和探索(exploration)两种能力，DEGWO能够在搜索空间中更有效地找到全局最优解。