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一、背景知识 灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。GWO算法模拟了自然界中灰狼的领导等级和狩猎机制。将灰狼分为四种类型，用来模拟等级阶层。此外，还模拟了
正余弦优化算法(Sine cosine algorithm，SCA)是由Mirjalili [1]在2016年提出，目前WOS上引用量2K+，谷歌学术上4K+。 不得不说Seyedali Mirjalili真是位大神级的人物(下图是Mirjalili开发的部分算法) SCA的核心思想是利用正、余弦函数波动的周期性，在全局范围内探索最优解，使算法逐步收敛。
先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号： 启发式算法讨论 。 文献[1]中的灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)算法是2014年提出的一种群智能优化算法。严格来讲，应该叫灰狼优化器。GWO简单易
GWO是一种基于灰狼行为的 优化算法 ，由Mirjalili等人于2014年提出。该算法模拟灰狼群的捕猎行为，通过模拟狼群中的Alpha、Beta、Delta三种角色的行为来实现全局优化，具有收敛速度快、精度高、易于实现等特点。 初始化狼群位置和适应度函数。 计算每个狼的适应度，并记录
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的
分类效果 基本描述 1.分类预测 | Matlab实现WOA(海象)-XGboost分类【24年新算法】基于海象优化算法(WOA)优化XGBoost的数据分类预测。 2.自带数据，多输入，单输出，多分类。图很多，包括迭代曲线图、混淆矩阵图、预测效果图等等 3.直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。运
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
GWO 算法的等级结构 灰狼优化算法是模拟食物链顶端的捕食者狼群的捕食行为产生的算法。灰狼大都喜欢群居， 且具有非常严格的社会等级制度，如图 1 金字塔结 构的等级制度所示。 GWO 算法的数学模型 在 GWO 算法数学建模中，每只灰狼代表种群 中 1 个候选解，将最优解
本文罗列常见改进策略，并将其应用于麻雀优化算法（SSA）的改进上，并对比改进后的效果。 具体 请参考文献《改进的麻雀搜索优化算法及其应用》。 原始SSA更新方式如下： Xbestj (t)表示当前全局最佳位置，β 为服从均值为 0，方差为 1 的正态
麻雀通常是群居的鸟类，有很多种类。它们分布在世界的大部分地区，喜欢生活在人类生活的地方。此外，它们是杂食性鸟类，主要以谷物或杂草的种子为食。众所周知，麻雀是常见的留鸟。与其他许多小鸟相比，麻雀有很强的智慧，有很强的记忆力。请注意，有两种不同类
