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搜索资源列表

  1. 差分进化灰狼优化算法matlab源码详细中文注释

  2. 比较新的优化算法，用差分进化(DE)改进原始的灰狼优化（GWO）得到的HGWO（DE-GWO）算法，以优化SVR参数为例，matlab源码有详细中文注释，便于使用，可以根据需要自己修改，是很好地学习材料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-07
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：u013337691

  1. 基于粒子群的灰狼算法优化

  2. 该脚本实现了PSO和GWO优化算法的混合。不仅包含matlab源代码，还有PSO-GWO 和 GWO的matlab运行结果对比图。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_40297474

  1. 混合灰狼优化的改进算法

  2. 演化算法的改进算法，一种基于TENT 映射的混合灰狼优化的改进算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：xinxin24470

  1. 基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

  2. 针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-24
    • 文件大小：680kb
    • 提供者：weixin_38592611

  1. 灰狼优化和二维经验模态分解优化的自适应脉冲耦合神经网络去除图像中的椒盐噪声

  2. 针对脉冲耦合神经网络（PCNN）的降噪效果差和参数不确定性的问题，提出了一种采用灰狼优化（GWO）和二维经验模态分解（BEMD）优化的自适应PCNN的混合图像去噪方法。 ）， 被表达。 BEMD用于将原始图像分解为多层图像分量。 在运行GWO以完成PCNN参数优化之后，使用自适应PCNN滤波方法来补救与不同图像分量相对应的污染噪声点，然后可以从中获得去噪图像分量的重构。 通过对图像去噪结果的分析，提出的方法的主要优点如下：（i）该方法有效地解决了由关键的PCNN参数确定问题引起的缺陷； （ii）

  3. 所属分类：其它

  1. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  2. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：404kb
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 一种结合灰狼优化和K一均值的混合聚类算法

  2. 一种结合灰狼优化和K一均值的混合聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：618kb
    • 提供者：weixin_38546622

  1. 求解高维优化问题的混合灰狼优化算法

  2. 针对基本灰狼优化算法在求解高维优化问题时存在解精度低、收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点，提出一种基于混沌映射和的精英反向学习策略的混合灰狼优化算法用于解决无约束高维函数优化问题. 该混合算法首先采用混沌序列产生初始种群为算法进行全局搜索奠定基础；对当前种群中的精英个体分别执行精英反向学习策略以协调算法的勘探和开采能力；在搜索过程中对决策层个体进行混沌扰动，以避免算法陷入局部最优的可能性. 选取10个高维(100维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验，结果表明混合灰狼优化算法在求解精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：210kb
    • 提供者：weixin_38698433

  1. 混合灰狼优化算法求解柔性作业车间调度问题

  2. 将灰狼优化算法(GWO)用于柔性作业车间调度问题(FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用两段式编码方式,建立GWO连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证算法初始解的质量;然后,嵌入一种变邻域搜索策略,加强算法的局部搜索能力,引入遗传算子,提升算法的全局探索能力;最后,通过实验数据验证HGWO算法在求解FJSP问题方面的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：201kb
    • 提供者：weixin_38748382

  1. 求解高维复杂函数的遗传-灰狼混合算法

  2. 高维函数优化一般是指维数超过100维的函数优化问题,由于“维数灾难”的存在,求解起来十分困难.针对灰狼算法迭代后期收敛速度慢,求解高维函数易陷入局部最优的缺点,在基本灰狼算法中引入3种遗传算子,提出一种遗传-灰狼混合算法(hybrid genetic grey wolf algorithm,HGGWA).混合算法能够充分发挥两种算法各自的优势,提高算法的全局收敛性,针对精英个体的变异操作有效防止算法陷入局部最优值.通过13个标准测试函数和10个高维测试函数验证算法的性能,并将优化结果与PSO、G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：451kb
    • 提供者：weixin_38679178