灰狼算法文件下载
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使用改良的灰狼优化算法改进支持向量机。采用两种Logistic和Tent混沌映射以及DIH策略，提高了算法的搜索能力和收敛速度，适用于paper。基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强
本研究针对梯级电站中长期优化调度中的非线性离散决策难题，采用基于改进灰狼算法的方法进行研究。将约束破坏度最小和发电量最大两个目标建立为双目标模型，其中约束破坏度作为全局目标，发电量作为局部目标。引入“
粒子算法
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针对灰狼优化算法（GWO）解决离散问题应用较少，发展不成熟的现状，提出一种用于解决二进制问题的离散灰狼优化算法（BGWO）。针对混沌搜索在解决二进制问题时，产生的初始种群较为集中的问题，引入高斯分布曲
灰狼优化算法（GWO）是一种基于灰狼群体行为的启发式优化算法，用于求解函数最小值的问题。它模拟了灰狼群体的社会行为和捕食行为，通过相互合作来提高搜索效率，并找到潜在的最优解。本工具提供了一个动态可视化
为了改善差分灰狼预测算法的早熟收敛、搜索能力不均衡、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的混合灰狼优化(HGWO)预测算法,可自适应改进和调整差分进化中的变异算子、交叉算子和变异策略。嵌入具有分类预
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