IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） 入侵杂草优化算法是一种模拟自然界杂草殖民过程的一种新型智能优化方法，具有结构简单、参数少、鲁棒性强、易于理解和易于编程等特点，目前，入侵杂草优化算法已被成功应用到许多领域。但该算法本身也存在着易陷入局部最优，后期寻优精度不高等缺陷，大大地限制了入侵杂草优化算法的应用范围。针对入侵杂草优化算法存在的寻优精度不高和早熟现象，提出了利用杂草算法的种群多样性进行全局搜索，同时用复合形的反射、延伸、压缩等运算产生一个新解替代当前种群中最差的个体来进行局部搜索，可有效地避免算法早熟现象，同时提高了算法的寻优精度，增加算法的收敛速度。 IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab） IWO-Kmeans侵入性杂草优化K均值聚类算法（Matlab）

侵入性杂草优化（IWO）是自然启发式的元启发式方法，受杂草的传播策略启发，由Alireza Mehrabian和Caro Lucas于2006年提出。在本文中，我们将与您分享MATLAB中侵入性杂草优化（IWO）的结构化开源实现。

杂草优化算法（IWO）是一种受杂草启发而提出的、基于种群的数值优化计算方法，其执行过程是模拟杂草入侵过程的算法。在matlab环境中用m语言编程实现了IWO，并对其收敛性进行了仿真。