基于混合灰狼算法求解单目标优化问题附MATLAB代码
混合灰狼算法(Hybrid Grey Wolf Optimization, H-GWO)是一种基于自然灵感的优化算法,通过模拟灰狼群体的行为来解决单目标优化问题。本文将介绍H-GWO的基本原理,并提供用MATLAB实现的源代码。
算法原理:
- 初始化灰狼群体的位置和适应度值。
- 设置算法参数,包括灰狼个体数、最大迭代次数、收敛阈值等。
- 根据灰狼的适应度值,更新群体中的Alpha、Beta和Delta灰狼的位置。
- 根据Alpha、Beta和Delta灰狼的位置,更新其他灰狼的位置。
- 对新位置进行边界约束处理。
- 计算新位置的适应度值,并更新群体最优解。
- 判断终止条件,如果达到最大迭代次数或者收敛阈值,则结束算法;否则,返回步骤3。
MATLAB代码实现:
% 参数设置
Max_iter = 100; % 最大迭代次数
N = 50; % 灰狼个体数
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