灰狼优化算法（GWO）是目前一种比较新颖的群智能优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题，与布谷鸟搜索算法进行比较研究，验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上，针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点，对标准GWO算法进行改进，通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作，测试结果表明，改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值，找到更好的解，并且结果鲁棒性更强。
2023-02-02 16:01:48
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受灰狼群体捕食行为的启发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。
2022-11-28 11:22:19
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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仿真模型及运行结果
2022-10-09 13:10:00
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- 利用灰狼优化算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计
- 进行了原始Dv-hop定位算法和基于GWO的Dv-hop定位算法的对比
- 注释很详细
2022-07-22 09:07:04
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【灰狼算法】基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)含Matlab源码
2022-06-25 14:09:25
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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仿真模型及运行结果
2022-06-21 17:49:05
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