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一、背景知識 灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimizer,?GWO)，由澳大利亞格里菲斯大學(xué)學(xué)者M(jìn)irjalili等人于2014年提出來的一種群智能優(yōu)化算法。靈感來自于灰狼群體捕食行為。GWO算法模擬了自然界中灰狼的領(lǐng)導(dǎo)等級和狩獵機(jī)制。將灰狼分為四種類型，用來模擬等級階層。此外，還模擬了
正余弦優(yōu)化算法(Sine cosine algorithm，SCA)是由Mirjalili [1]在2016年提出，目前WOS上引用量2K+，谷歌學(xué)術(shù)上4K+。 不得不說Seyedali Mirjalili真是位大神級的人物(下圖是Mirjalili開發(fā)的部分算法) SCA的核心思想是利用正、余弦函數(shù)波動的周期性，在全局范圍內(nèi)探索最優(yōu)解，使算法逐步收斂。
先做一個(gè)聲明：文章是由我的個(gè)人公眾號中的推送直接復(fù)制粘貼而來，因此對智能優(yōu)化算法感興趣的朋友，可關(guān)注我的個(gè)人公眾號： 啟發(fā)式算法討論 。 文獻(xiàn)[1]中的灰狼優(yōu)化(Grey Wolf Optimizer, GWO)算法是2014年提出的一種群智能優(yōu)化算法。嚴(yán)格來講，應(yīng)該叫灰狼優(yōu)化器。GWO簡單易
GWO是一種基于灰狼行為的 優(yōu)化算法 ，由Mirjalili等人于2014年提出。該算法模擬灰狼群的捕獵行為，通過模擬狼群中的Alpha、Beta、Delta三種角色的行為來實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，具有收斂速度快、精度高、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。 初始化狼群位置和適應(yīng)度函數(shù)。 計(jì)算每個(gè)狼的適應(yīng)度，并記錄
說明：這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目（附帶數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解），如需數(shù)據(jù)+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最后獲取。 灰狼優(yōu)化算法(GWO)，由澳大利亞格里菲斯大學(xué)學(xué)者 Mirjalili 等人于2014年提出來的一種群智能優(yōu)化算法。靈感來自于灰狼群體捕食行為。優(yōu)點(diǎn)：較強(qiáng)的
分類效果 基本描述 1.分類預(yù)測 | Matlab實(shí)現(xiàn)WOA(海象)-XGboost分類【24年新算法】基于海象優(yōu)化算法(WOA)優(yōu)化XGBoost的數(shù)據(jù)分類預(yù)測。 2.自帶數(shù)據(jù)，多輸入，單輸出，多分類。圖很多，包括迭代曲線圖、混淆矩陣圖、預(yù)測效果圖等等 3.直接替換數(shù)據(jù)即可使用，保證程序可正常運(yùn)行。運(yùn)
? ? ? ?GWO通過模擬灰狼群體捕食行為，基于狼群群體協(xié)作的機(jī)制來達(dá)到優(yōu)化的目的。 ? ? ? ? ?GWO算法具有結(jié)構(gòu)簡單、需要調(diào)節(jié)的參數(shù)少、容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，其中存在能夠自適應(yīng)調(diào)整的收斂因子以及信息反饋機(jī)制，能夠在局部尋優(yōu)與全局搜索之間實(shí)現(xiàn)平衡，因此在對問題的
GWO 算法的等級結(jié)構(gòu) 灰狼優(yōu)化算法是模擬食物鏈頂端的捕食者狼群的捕食行為產(chǎn)生的算法。灰狼大都喜歡群居， 且具有非常嚴(yán)格的社會等級制度，如圖 1 金字塔結(jié) 構(gòu)的等級制度所示。 GWO 算法的數(shù)學(xué)模型 ? 在 GWO 算法數(shù)學(xué)建模中，每只灰狼代表種群 中 1 個(gè)候選解，將最優(yōu)解
? ? ?本文羅列常見改進(jìn)策略，并將其應(yīng)用于麻雀優(yōu)化算法（SSA）的改進(jìn)上，并對比改進(jìn)后的效果。 ? ? ? ?具體 請參考文獻(xiàn)《改進(jìn)的麻雀搜索優(yōu)化算法及其應(yīng)用》。 ? ? ? ?原始SSA更新方式如下： ? ? ? ? Xbestj (t)表示當(dāng)前全局最佳位置，β 為服從均值為 0，方差為 1 的正態(tài)
麻雀通常是群居的鳥類，有很多種類。它們分布在世界的大部分地區(qū)，喜歡生活在人類生活的地方。此外，它們是雜食性鳥類，主要以谷物或雜草的種子為食。眾所周知，麻雀是常見的留鳥。與其他許多小鳥相比，麻雀有很強(qiáng)的智慧，有很強(qiáng)的記憶力。請注意，有兩種不同類
