matlab代码粒子群算法基于选择性对立的GWO的MATLAB代码
执行功能优化的代码。
这是标题为“基于选择性对立的灰狼优化”的论文的代码
给出的代码是针对三种算法的：
基于选择性对立的灰狼优化（SOGWO）
灰狼优化（GWO）
粒子群优化（PSO）
参数
必须在main.m文件中设置以下参数才能运行代码
迭代-每个函数的运行次数
SearchAgents_no-人口规模
Max_iteration-每个要执行的函数的迭代
algo_choice-要运行的算法
运行代码
在上面指定的文件中设置所有必需的参数
运行文件main.m
链接以获取算法详细信息：
抽象的：
由于具有多种原因，包括灵活性，简单性和鲁棒性，元启发法在科学和工业问题上的优化已广泛使用。
灰狼优化器（GWO）是该领域中最新，最流行的算法之一。
在这项工作中，基于对立的学习（OBL）与GWO相结合，以增强其探索行为，同时保持快速的收敛速度。
Spearman的相关系数用于确定在其上进行对立学习的欧米伽（ω）狼（群居中社会地位最低的狼）。
除了选择狼的所有尺寸外，还选择狼的几个尺寸并对其施加对立。
这有助于避免不必要的探
2021-07-01 09:02:42
11KB
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解压缩运行之后，程序会根据你的系统动态生成一个d3d9.dll文件，然后复制到游戏根目录，可以解决WIN10系统不一样的d3d9的问题。
2021-06-28 19:18:51
1.25MB
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此免费代码用于混合 GWOCS 优化算法，该算法结合了 GWO 与 CS 的全局收敛能力。 我们在基准优化功能上对其进行了测试，发现GWOCS的性能优于单独的GWO。 该存储库包括：
混合 GWO CS 优化的完整代码
2021-06-25 16:43:36
8KB
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狼群优化算法，一种新的启发式算法，很适合初学者学习使用，内部有文档说明，可以参考文档进行学习使用，同时对于深层学习具有很好的作用
2021-06-13 09:07:15
5.54MB