灰狼

In the Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO), a fixed-sized external archive is integrated to the GWO for saving and retrieving the Pareto optimal solutions. This archive has been employed to define the social hierarchy and simulate the hunting behavior of grey wolves in multi-objective search

灰狼优化算法（GWO）是一种启发式优化算法，已被广泛用于解决各种优化问题。它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构，通过模拟捕食行为来优化解决方案。GWO的简单实现和高效性使其成为研究和应用领域的热门选择。Matlab代码示例演示了如何实现和应用灰狼优化算法。

混合优化算法的 Matlab 资源里，Tent 映射的灰狼优化算法算是挺有意思的一套代码了。主函数是main.m，直接跑就行，结构清晰，适合刚入门的朋友。嗯，不用担心环境问题，用的是比较稳定的Matlab 2019b版本，亲测没啥坑。 源码里除了主函数，还有一堆调用的.m文件，都放在一起就能正常运行。不用导入数据，也不需要复杂配置，运行完你能直接看到优化效果图，挺方便的。操作嘛，就是把文件拖到当前文件夹里，点开main.m，点击运行，等它出结果。 Tent 映射其实就是让初始种群分布更随机，提升算法的全局搜索能力。跟标准的灰狼优化算法相比，这个版本在收敛速度和寻优精度上都更稳一些，尤其适合做函

优化求解：基于非线性收敛方式的灰狼优化算法MATLAB源码 提供了一个MATLAB源码，用于实现灰狼优化算法的非线性收敛方式。这种算法在传统灰狼优化算法基础上引入非线性参数调整，从而提高收敛速度和解的精度。 算法实现步骤 参数初始化：定义灰狼个体数量、迭代次数等基础参数。 非线性收敛参数：在传统的线性收敛策略上，引入非线性调整因子，通过函数设计控制收敛过程，使算法更加贴合实际优化问题。 灰狼寻优行为：通过捕猎和围猎行为模拟灰狼的进化策略，使种群逐渐趋向全局最优解。 结果可视化：运行结束后，提供解的迭代图和收敛曲线图，帮助直观观察算法的收敛效果。 代码片段示例 % 灰狼优化主函数 funct

一种新兴的优化算法是通过差分进化（DE）对灰狼优化（GWO）进行改良，形成了HGWO（DE-GWO）算法。以优化SVR参数为例，提供了详细的matlab源码，并附有中文注释，便于学习和自定义修改。

想要正态分布的极大似然估计问题？这个资源真的挺不错的，里面详细了如何使用 STATA 进行极大似然估计（MLE），从模拟样本到求解似然函数的全过程都有覆盖。适合那些需要在数据中运用 MLE 的开发者。像是正态分布的均值、方差估计，还有如何通过迭代法获取最优解，都是核心要点。如果你在做航路规划、数据建模等工作，能掌握这些内容，效率会大大提升。 资源中包含的代码示例也蛮实用的，能你快速上手。尤其是在涉及到复杂的算法优化时，掌握极大似然估计的方法，能够更准确地拟合数据，模型参数的问题。而且，代码结构清晰，基本可以直接用在实际项目中。 ，如果你对统计建模、机器学习或者无人机航路规划有兴趣，这篇文章和代

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白。代码压缩包包含主函数：main.m，调用其他m文件，无需运行结果效果图。代码适用于Matlab 2019b版本，若有错误提示，可根据提示修改，如有疑问，请私信博主。操作步骤包括将所有文件放置于Matlab当前文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行，等待程序完成运行并得到结果。若需其他服务或详细代码，请私信博主或扫描视频QQ名片。博客或资源提供完整代码，期刊或参考文献复现，Matlab程序定制，科研合作。

【路径规划】此处提供基于灰狼算法优化的三维路径规划matlab源码，支持高效能路径优选。

一个完整的图应包括曲线（点/线/面）、标题与副标题、图例、脚注、插文、坐标轴。以下命令展示了如何绘制上图===begin=== sysuse auto , clear twoway (scatter mpg weight if foreign==0) /// (scatter mpg weight if foreign==1 , msymbol(Sh)) , title(标题: 行驶里程与车重关系) subtitle(副标题: 11574年美国的国产和进口汽车) ytitle(纵坐标标题：里程) xtitle(横坐标标题：重量) note(注释: 数据来自于美国汽车协会) text(35 34

本程序使用灰狼算法优化最小二乘支持向量机（GWO-LSSVM），能够进行高效的数据预测。如果不希望修改代码，输入的数据需按示范数据（data）排列方式进行排列。行为指标集包括u11到u53，列为数据集。此代码适用于股价预测、电力预测、交通流量预测、风险预测、价格预测等应用场景。请注意，代码可能存在不完善之处，您可以根据需求进行修改。