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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在这里，我们提出了一种新的基于增强灰狼优化器和布谷鸟搜索（AGWOCS）的混合元启发式算法，如附件所示。 AGWOCS算法的研究论文： A Novel Hybrid Metaheuristic based on Augmented Grey Wolf Optimizer and Cuckoo Search for Global Optimization (ISCCC 2021), India, 2021, pp.376-381, DOI: https://doi.org/10.1109/ICSCCC51823.2021.9478142 原始 AGWO 算法描述于：https ://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006

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在多目标灰狼优化器 (MOGWO) 中，固定大小的外部存档集成到 GWO 中，用于保存和检索帕累托最优解。该档案已被用于定义社会等级并模拟多目标搜索空间中灰狼的狩猎行为。 主要论文可以在这里找到：S. Mirjalili, S. Saremi, SM Mirjalili, L. Coelho, Multi-objective gray wolf optimizationr: A new algorithm for multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications, in press, DOI: http ://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039

使用此代码请引用论文这是论文的源代码：Pradeep Jangir，Narottam Jangir：一种新的非支配排序灰狼优化器（NS-GWO）算法：解决工程设计和经济约束排放调度的开发和应用风电并网问题。英。应用程序。神器。英特尔。72: 449-467 (2018)

本文以新型组态软件PineCAD为基本编程平台，针对电厂对仿真系统的高逼真度、便捷调试的要求，以华能福州电厂的除灰除渣系统为例，综合运用组态软件PineCAD；虚拟控制站软件EmulateControl、数据驱动软件SIMComm以及人机界面软件iFIX进行仿真平台的搭建。经过实验证明该仿真系统基本上达到了预期的效果，较准确且便捷地反映了现场的运行过程，业已投入华能福州电厂的运行监控及其培训工作

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点，提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置，为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础；同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度；最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验，结果表明，与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比，该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。

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