GWO 灰狼优化算法，混沌反向学习

资 源 简 介

GWO 灰狼优化算法，混沌反向学习

详 情 说 明

灰狼优化算法(GWO)是一种受自然界灰狼群体捕猎行为启发的群体智能优化算法。它通过模拟狼群中的等级制度和协作捕猎机制，逐步逼近最优解。算法主要包含三个核心步骤：包围猎物、追捕猎物和攻击猎物，分别对应着全局搜索、局部探索和收敛三个阶段。

混沌反向学习是GWO算法的一种改进策略，主要解决原始算法容易陷入局部最优的问题。该方法在初始化阶段引入混沌映射生成初始种群，增加种群的多样性和遍历性。同时采用反向学习机制，对当前解进行反向搜索，扩大算法的搜索范围。这两种策略的结合能有效平衡算法的全局探索和局部开发能力。

在MATLAB实现中，混沌反向学习GWO算法通常包含以下关键模块：混沌序列生成函数用于初始化种群，反向学习算子用于扩展搜索空间，以及灰狼算法的核心迭代过程。这种改进算法特别适用于解决高维复杂优化问题，在函数优化、工程设计和神经网络训练等领域都有广泛应用。