改进的灰狼优化算法

资 源 简 介

I-GWO算法得益于一种新的运动策略，即基于维度学习的狩猎（DLH）搜索策略，该策略继承自自然界中狼的个体狩猎行为。 DLH使用不同的方法为每只狼构造一个邻域，相邻的信息可以在各狼之间共享。 DLH搜索策略中使用的维学习可以增强本地搜索和全局搜索之间的平衡，并保持多样性。代码给出了I-GWO在基准测试函数上的应用。

详 情 说 明

使用I-GWO算法可以获得更好的结果。这个算法是基于一种新的运动策略——基于维度学习的狩猎（DLH）搜索策略。DLH搜索策略受到自然界中狼的狩猎行为的启发。它使用不同的方法为每只狼构造一个邻域，这使得相邻的狼可以共享信息。通过维学习，DLH搜索策略在本地搜索和全局搜索之间取得了平衡，并保持了多样性。这些特点使得I-GWO在基准测试函数上的应用非常有潜力。你可以参考附带的代码来了解I-GWO算法在实践中的应用。