改进灰狼优化算法 - 贪婪非分层算法(Matlab实现)_灰狼算法增加贪婪策略

作者：weixin_40725706 | 2024-02-25 08:32:29

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灰狼算法增加贪婪策略

改进灰狼优化算法 - 贪婪非分层算法(Matlab实现)

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)是一种基于灰狼社会行为的优化算法，它具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，被广泛应用于机器学习、图像处理、信号处理等领域。

然而，传统的灰狼优化算法在解决高维问题时存在着效率低下和容易陷入局部最优的问题。为此，我们提出了一种改进的算法 - 贪婪的非分层灰狼优化算法。

这种算法利用贪心思想，在灰狼个体个体更新时忽略掉某些不重要的元素，减少了计算量和内存占用。同时，该算法也采用了非分层的方法，将种群划分成若干个子群体，使得每个子群体可以自主地进行搜索，从而增加了种群的多样性。

下面是该算法的Matlab实现代码：

% 初始化参数
dim = 30;           % 优化问题的维度
pop_size = 50;      % 种群大小
max_iter = 500;1
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