灰狼算法WGO

资 源 简 介

灰狼算法WGO

详 情 说 明

灰狼算法（WGO）是一种受自然界灰狼群体捕猎行为启发的智能优化算法，它模拟了狼群中的社会等级制度和协作捕猎机制。该算法通过定义α、β、δ三个层级领导狼和ω跟随狼的群体智能行为，实现了高效的全局搜索能力。

将WGO与支持向量机（SVM）结合使用时，主要针对SVM的两个关键参数进行优化：惩罚系数c和核函数参数g。传统方法如网格搜索存在计算量大、易陷入局部最优等问题，而WGO通过群体协作的智能搜索策略能够更有效地探索参数空间。

这种混合优化方法的优势体现在三个方面：首先，灰狼算法的层级机制保证了搜索方向的多样性；其次，捕猎行为的模拟实现了开发与探索的平衡；最后，群体智能的特性使得算法不容易陷入局部最优解。实验表明，这种结合方式能显著提升SVM在分类或回归任务中的预测准确性。