灰狼专题

数学建模必备算法合集，鲸鱼优化算法、灰狼优化算法、蚁群算法等

当前流行的算法及其应用 1. 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）原理：模仿座头鲸捕食行为，包括泡沫网捕猎和螺旋攻击行为。数学模型：搜索公式： X ( t + 1 ) = X ∗ − A ⋅ ∣ C ⋅ X − X ∗ ∣ \mathbf{X}(t+1) = \mathbf{X}^* - A \cdot |C \cdot \mathb

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

【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

多目标灰狼算法（MOGWO）：原理讲解与代码实现 Matlab代码免费获取

声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友，可关注我的公众号：强盛机器学习，不定期会有很多免费代码分享~ 目录原理简介一、Pareto最优概念二、单目标GWO 三、多目标GWO优化机制四、整体算法流程代码实现今天为大家带来一期多目标灰狼算法（MOGWO）代码，该算法由 Seyedali

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

基于改进灰狼算法-考虑需求响应的风-光-柴-储容量优化配置

部分代码： clear all clc SearchAgents_no=30; %种群数量 Function_name='F1'; % CEC2005 测试函数F1-F21 Max_iteration=1000; % 最大迭代次数 % 获取对应测试函数的边界信息，维度等。 [lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); %基础灰

【配电网故障定位】基于二进制混合灰狼粒子群算法的配电网故障定位 33节点配电系统故障定位【Matlab代码#79】

文章目录【`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1. 配电网故障定位2. 二进制混合灰狼粒子群算法3. 算例展示4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取【获取资源请见文章第6节：资源获取】 1. 配电网故障定位配电系统故障定位，即在配电网络发生故障的时候，利用智能化的设备和系统，对故障点做出快速、精准的位置锁定。我国早期使用的故障定位技术是利用分段器

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

【智能算法应用】灰狼算法求解TSP问题

目录 1.算法原理2.TSP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.TSP数学模型旅行商问题（TSP）是一种著名的组合优化问题，它涉及寻找给定一组城市及其之间的距离或成本，如何规划一条最短的路径，使得旅行商从起点出发，访问每个城市一次，最后回到起点。这个问题的目标是最小化总行驶距离或总成本，同时确保每个城市都被

【多目标优化求解】基于matlab灰狼优化算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 007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：【多目标优化求解】基于matlab灰狼优化算法求解多目标优化问题【含Matlab源码 007期】获取代码方式2：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。备注：订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）； ⛄二、灰狼算法简介 1 灰狼算法简介 1.1 前言灰

【优化算法】粒子群优化灰狼算法【含Matlab源码 006期】

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【优化算法】多目标灰狼优化算法（MOGWO）【含Matlab源码 099期】

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【优化算法】灰狼优化算法（GWO）【含Matlab源码 1305期】

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【优化算法】改进的灰狼优化算法（IGWO）【含Matlab源码 1349期】

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【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👇

【SVM回归预测】基于matlab混沌灰狼算法优化SVM回归预测【含Matlab源码 1576期】

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【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】

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