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混合灰狼优化（HGWO，DE-GWO）算法matlab源码

说明：博主所有博文及源码中示例所用的支持向量机算法均使用faruto改进的LIBSVM工具箱3.1版本，详细可参见faruto博客http://blog.sina.com.cn/u/1291365075以及http://www.matlabsky.com/thread-17936-1-1.html。今天学习一个比较新的优化算法，用差分进化(DE)改进原始的灰狼优化（GWO）得到的HGWO（也可

分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP

分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP 文章目录前言分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP 一、GWO-BP模型1. BP神经网络概述2. 灰狼优化

回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测目录回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入

基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现

基于GWO-CNN-LSTM数据时间序列预测(多输入单输出)-多维时间序列模型-MATLAB实现基于灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的多维时间序列预测模型是一种复杂且有效的深度学习方法，适用于处理多维时间序列

【智能算法应用】灰狼算法GWO求解三维路径规划问题

目录 1.算法原理2.三维路径规划数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现 2.三维路径规划数学模型三维地形可以等效处理成山峰地形，数学模型为: z ( x , y ) = h 0 + ∑ j = 1 N h j max ⁡ ⋅ exp ⁡ { − [ k j x ⋅ ( x − x j max ⁡ ) x

基于灰狼优化算法优化RBF(GWO-RBF)的数据回归预测(多输入多输出)

代码原理及流程基于灰狼优化算法优化多输入多输出（MIMO）的RBF神经网络的数据回归预测，可以采取以下步骤： 1. 数据准备：准备包含多个输入特征和多个输出目标的数据集，确保数据已经经过预处理和归一化。 2. RBF神经网络初始化：初始化多输入多输出的RBF神经网络结构，包括确定中心点（centers）、径向基函数的宽度（标准差）和输出权重矩阵。 3. 灰狼优化算法初始化：设置灰狼优化算

基于灰狼优化算法优化RBF神经网络(GWO-RBF)的数据回归预测

代码原理及流程基于灰狼优化算法优化RBF神经网络的数据回归预测，可以分为以下步骤： 1. 数据准备：首先，准备用于回归预测的数据集，包括输入特征和对应的输出目标。 2. RBF神经网络的初始化：初始化RBF神经网络的参数，包括中心点（centers）、径向基函数的宽度（标准差）和输出层的权重。 3. 灰狼优化算法的初始化：初始化灰狼优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索范围等。

基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 GRU网络 4.3 注意力机制（Attention） 4.4 GWO优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览优化前优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序

基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系 4.3 注意力机制（Attention） 4.4 GWO优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览优化前优化后 2.算法运行软件版本 matlab2

三维SDMTSP：GWO灰狼优化算法求解三维单仓库多旅行商问题，可以更改数据集和起点（MATLAB代码）

一、单仓库多旅行商问题多旅行商问题（Multiple Traveling Salesman Problem, MTSP）是著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的延伸，多旅行商问题定义为：给定一个𝑛座城市的城市集合，指定𝑚个推销员，每一位推销员从起点城市出发访问一定数量的城市，最后回到终点城市，要求除起点和终点城市以外，每一座城市都必须至少被一位

【智能算法应用】灰狼算法（GWO）在低照度图像增强中的应用

目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.参考文献 1.算法原理【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现 2.数学模型对于低照度图像的增强方式可以采用非线性变换函数来对图像的灰度值进行变化，对于不同环境下质量不同的图像，可以将其分成四个区域，包括暗区、亮区、边缘区以及中心区，对于不同区域，采用的非线性变换函数也有所不同，具体的针对不同区域的变换曲线图如下所示

2024新算法爱情进化算法（LEA）和经典灰狼优化器（GWO）进行无人机三维路径规划设计实验

简介： 2024新算法爱情进化算法（LEA）和经典灰狼优化器（GWO）进行无人机三维路径规划设计实验。无人机三维路径规划的重要意义在于确保飞行安全、优化飞行路线以节省时间和能源消耗，并使无人机能够适应复杂环境，实现特定任务。群体智能优化算法在无人机三维路径规划中扮演关键角色，其全局搜索能力允许同时考虑多个解决方案，避障优化确保路径安全，自适应性适应不同飞行任务需求，并行搜索加快最优解

2024新算法角蜥优化算法（HLOA）和经典灰狼优化器（GWO）进行无人机三维路径规划设计实验

简介： 2024新算法角蜥优化算法（HLOA）和经典灰狼优化器（GWO）进行无人机三维路径规划设计实验。无人机三维路径规划的重要意义在于确保飞行安全、优化飞行路线以节省时间和能源消耗，并使无人机能够适应复杂环境，实现特定任务。群体智能优化算法在无人机三维路径规划中扮演关键角色，其全局搜索能力允许同时考虑多个解决方案，避障优化确保路径安全，自适应性适应不同飞行任务需求，并行搜索加快最优

回归预测 | Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测目录回归预测 | Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测 1.Matlab实现GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回

【优化算法】灰狼优化算法（GWO）【含Matlab源码 1305期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【优化算法】灰狼优化算法（GWO）【含Matlab源码 1305期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏Matlab优化求解（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab优化求解（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab优化求解（初级版），凭支付凭证，私

【BP数据预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测【含Matlab源码 1729期】

⛄一、运行结果 ✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇

【BP数据预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测【含Matlab源码 1728期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

【WSN覆盖优化】基于灰狼优化算法的无线传感器网络覆盖 GWO-WSN覆盖优化【Matlab代码#74】

文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第5节：资源获取】1. 灰狼优化算法2. WSN节点感知模型3. 部分代码展示4. 仿真结果展示5. 资源获取【可更换其他算法，获取资源请见文章第5节：资源获取】 1. 灰狼优化算法此处略。 2. WSN节点感知模型本文所使用的模型是传感器部署研究中最常见的一种感知模型-布尔感知模型。布尔感知模型比较简单，定义

机器学习周记（第三十三周：文献阅读[GWO-GART]）2024.4.1~2024.4.7

目录摘要 ABSTRACT 1 论文信息 1.1 论文标题 1.2 论文摘要 1.3 论文数据集 1.4 论文模型 2 相关知识摘要本周阅读了一篇使用GAT结合GRU预测PM2.5浓度的文章。论文模型为图注意力循环网络（GART），首次提出了一种新型的多层GAT架构，可以循环地提取城市的空间特征，并获取城市之间更多的隐含关联。其次，利用灰狼优化（GWO）来选

C刊级 | Matlab实现GWO-BiTCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测

C刊级 | Matlab实现GWO-BiTCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测目录 C刊级 | Matlab实现GWO-BiTCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1

SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测目录 SCI一区 | Matlab实现GWO-TCN-BiGRU-Attention灰狼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介

【DBN回归预测】改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN数据回归预测（多输出）【含Matlab源码 3243期】

⛄一、改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN简介改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN是一种利用灰狼算法优化深度置信网络的方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、反向迭代次数和反向学习率等参数，来提高深度置信网络的性能。同时，该方法还利用交叉验证抑制过拟合问题，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。IGWO算法的引入使得该方法具有更好的全局搜索能力和收敛速度，因此

GWO优化高斯回归预测（matlab代码）

GWO-高斯回归预测matlab代码 GWO（Grey Wolf Optimizer，灰狼优化算法）是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等人于2014年提出。这种算法的设计灵感来源于灰狼群体的捕食行为，其核心思想在于模仿灰狼社会的结构和行为模式。数据为Excel股票预测数据。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1 模块化结构：代码按照功能模块进

CEC2017（Python）：五种算法（HHO、RFO、OOA、PSO、GWO）求解CEC2017

一、5种算法简介 1、哈里斯鹰优化算法HHO 2、红狐优化算法RFO 3、鱼鹰优化算法OOA 4、粒子群优化算法PSO 5、灰狼优化算法GWO 二、CEC2017简介参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitio

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序 | Matlab实现GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Ma

VRPTW（MATLAB）：灰狼优化算法GWO求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW（提供参考文献及MATLAB代码）

一、VRPTW简介带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务，在物流领域应用广泛，具有重要的实际意义。带时间窗的车辆路径问题是指在给定一组客户需求和一组车辆的情况下，找到一条最优路径，使得每个客户的需求都能