这是一个简单的工具箱,具有友好的图形界面,非常适合那些没有很高的编程技能的人。
GWO算法的参数可以很容易地在工具箱中定义。
目标函数的默认名称是CostFunction。如果你看一下CostFunction。M文件中,你可能会注意到成本函数获取的变量是一个向量([x1 x2…Xn])并返回目标值。您可以在此文件中写入目标函数,也可以创建一个新文件并将其名称传递给工具箱。如果您决定采用第二种方法,请记住要遵循相同的输入和输出结构。
变量的下界和上界也应该写成lb1,lb2,…, ub2 lbn和ub1…,ubn。如果所有变量的下界和上界相等,则可以将lb和ub定义为两个单数值:lb和ub。
只需运行GWO_toolbox。M文件和享受!
GWO算法也可在此下载:
//www.ru-cchi.com/.au/matlabcentral/fileexchange/44974-grey-wolf-optimizer--gwo-
以下是论文的源代码:
S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis,灰狼优化器,工程软件进展,卷69,2014年3月,页46-61,ISSN 0965-9978,http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007.
更多资料请浏览:http://www.alimirjalili.com/GWO.html
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引用作为
Seyedali Mirjalili(2022)。灰太狼优化工具箱(//www.ru-cchi.com/matlabcentral/fileexchange/47258-grey-wolf-optimizer-toolbox), MATLAB中央文件交换。检索.