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本文介绍基于灰狼优化算法的支持向量机实现代码，通过采用GWO算法对支持向量机进行了改进优化，使得模型具有更好的预测性能。文章重点介绍了灰狼优化算法的原理和应用，以及代码实现的具体步骤。欢迎有兴趣的读者

一种改进的灰狼优化算法

一种名为多目标灰狼算法（MOGWO）的多目标优化算法，并提供了该算法的Matlab代码。该代码可根据用户的需求，轻松替换函数以适应不同的优化问题。MOGWO算法基于灰狼群体的行为模式，通过模拟灰狼的寻

灰狼优化极限学习机模型使用灰狼优化算法寻找ELM最佳参数，从而提升预测的准确性和稳定性。

文件包含,多目标灰狼优化算法的完整代码 和论文,代码可直接运行,具有很高的参考价值,提供给大家参考学习。

本资源包含灰狼优化算法（GWO）代码以及粒子群算法（PSO），主函数为使用灰狼优化和粒子群优化对不同函数进行寻优并将两种算法的比较结果绘图显示

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针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点，提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法，并且用于求解函数优化问题。提出一种非线性收敛因子公式，能够动态地调

使用Python实现灰狼优化算法用于求解函数优化问题最后针对优化结果进行输出并绘图保存.