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灰狼算法為什么編碼簡單（灰狼算法為什么編碼簡單一些）

發(fā)布時間：2023-04-08 19:00:38 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114

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本文目錄:

1、智能優(yōu)化算法：灰狼優(yōu)化算法
2、狼群算法和灰狼算法的區(qū)別
3、灰狼算法
4、灰狼算法和遺傳算法哪個好

灰狼算法為什么編碼簡單（灰狼算法為什么編碼簡單一些）

一、智能優(yōu)化算法：灰狼優(yōu)化算法

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摘要：受灰狼群體捕食行為的啟發(fā)，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一種新型群體智能優(yōu)化算法：灰狼優(yōu)化算法。GWO通過模擬灰狼群體捕食行為，基于狼群群體協(xié)作的機制來達到優(yōu)化的目的。 GWO算法具有結構簡單、需要調節(jié)的參數少，容易實現等特點，其中存在能夠自適應調整的收斂因子以及信息反饋機制，能夠在局部尋優(yōu)與全局搜索之間實現平衡，因此在對問題的求解精度和收斂速度方面都有良好的性能。

灰狼屬于犬科動物，被認為是頂級的掠食者，它們處于生物圈食物鏈的頂端?；依谴蠖嘞矚g群居，每個群體中平均有5-12只狼。特別令人感興趣的是，它們具有非常嚴格的社會等級層次制度，如圖1所示。金字塔第一層為種群中的領導者，稱為 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的個體，主要負責關于狩獵、睡覺的時間和地方、食物分配等群體中各項決策的事務。金字塔第二層是 α 的智囊團隊，稱為 β 。 β 主要負責協(xié)助α 進行決策。當整個狼群的 α 出現空缺時，β 將接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配權僅次于 α，它將 α 的命令下達給其他成員，并將其他成員的執(zhí)行情況反饋給 α 起著橋梁的作用。金字塔第三層是 δ ，δ 聽從 α 和 β 的決策命令，主要負責偵查、放哨、看護等事務。適應度不好的 α 和 β 也會降為 δ 。金字塔最底層是 ω ，主要負責種群內部關系的平衡。

<center>圖1.灰狼的社會等級制度

此外，集體狩獵是灰狼的另一個迷人的社會行為?；依堑纳鐣燃壴谌后w狩獵過程中發(fā)揮著重要的作用，捕食的過程在 α 的帶領下完成?；依堑尼鳙C包括以下 3個主要部分：

1）跟蹤、追逐和接近獵物；

2）追捕、包圍和騷擾獵物，直到它停止移動；

3）攻擊獵物

在狩獵過程中，將灰狼圍捕獵物的行為定義如下：

式（1）表示個體與獵物間的距離，式（2）是灰狼的位置更新公式。其中, 是目前的迭代代數，和是系數向量，和分別是獵物的位置向量和灰狼的位置向量。和的計算公式如下：

其中，是收斂因子，隨著迭代次數從2線性減小到0, 和的模取[0,1]之間的隨機數。

灰狼能夠識別獵物的位置并包圍它們。當灰狼識別出獵物的位置后，β 和 δ 在 α 的帶領下指導狼群包圍獵物。在優(yōu)化問題的決策空間中，我們對最佳解決方案（獵物的位置）并不了解。因此，為了模擬灰狼的狩獵行為，我們假設 α ，β 和 δ 更了解獵物的潛在位置。我們保存迄今為止取得的3個最優(yōu)解決方案，并利用這三者的位置來判斷獵物所在的位置，同時強迫其他灰狼個體（包括 ω ）依據最優(yōu)灰狼個體的位置來更新其位置，逐漸逼近獵物。狼群內個體跟蹤獵物位置的機制如圖2所示。

<center>圖2.GWO 算法中灰狼位置更新示意圖

灰狼個體跟蹤獵物位置的數學模型描述如下:

其中，分別表示分別表示 α ， β 和 δ 與其他個體間的距離。分別代表 α ， β 和 δ 的當前位置；是隨機向量，是當前灰狼的位置。

式(6)分別定義了狼群中 ω 個體朝向 α ，β 和 δ 前進的步長和方向，式(7)定義了 ω 的最終位置。

當獵物停止移動時，灰狼通過攻擊來完成狩獵過程。為了模擬逼近獵物，的值被逐漸減小，因此的波動范圍也隨之減小。換句話說，在迭代過程中，當的值從2線性下降到0時，其對應的的值也在區(qū)間[-a,a]內變化。如圖3a所示，當的值位于區(qū)間內時，灰狼的下一位置可以位于其當前位置和獵物位置之間的任意位置。當時，狼群向獵物發(fā)起攻擊（陷入局部最優(yōu)）。

灰狼根據 α ,β 和 δ 的位置來搜索獵物。灰狼在尋找獵物時彼此分開，然后聚集在一起攻擊獵物。基于數學建模的散度，可以用大于1 或小于-1 的隨機值來迫使灰狼與獵物分離，這強調了勘探（探索）并允許 GWO 算法全局搜索最優(yōu)解。如圖3b所示，強迫灰狼與獵物（局部最優(yōu)）分離，希望找到更合適的獵物（全局最優(yōu)）。GWO 算法還有另一個組件來幫助發(fā)現新的解決方案。由式(4)可知，是[0,2]之間的隨機值。表示狼所在的位置對獵物影響的隨機權重，表示影響權重大，反之，表示影響權重小。這有助于 GWO算法更隨機地表現并支持探索，同時可在優(yōu)化過程中避免陷入局部最優(yōu)。另外，與不同是非線性減小的。這樣，從最初的迭代到最終的迭代中，它都提供了決策空間中的全局搜索。在算法陷入了局部最優(yōu)并且不易跳出時，的隨機性在避免局部最優(yōu)方面發(fā)揮了非常重要的作用，尤其是在最后需要獲得全局最優(yōu)解的迭代中。

<center>圖4.算法流程圖

[1] Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software,2014,69.

[2] 張曉鳳,王秀英.灰狼優(yōu)化算法研究綜述[J].計算機科學,2019,46(03):30-38.

https://mianbaoduo.com/o/bread/Z5ecmZc=

文獻復現：

文獻復現：基于翻筋斗覓食策略的灰狼優(yōu)化算法（DSFGWO）

[1]王正通,程鳳芹,尤文,李雙.基于翻筋斗覓食策略的灰狼優(yōu)化算法[J/OL].計算機應用研究:1-5[2021-02-01]. https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0102 .

文獻復現：基于透鏡成像學習策略的灰狼優(yōu)化算法（LIS-GWO）

[1]龍文,伍鐵斌,唐明珠,徐明,蔡紹洪.基于透鏡成像學習策略的灰狼優(yōu)化算法[J].自動化學報,2020,46(10):2148-2164.

文獻復現：一種優(yōu)化局部搜索能力的灰狼算法（IGWO）

[1]王習濤.一種優(yōu)化局部搜索能力的灰狼算法[J].計算機時代,2020(12):53-55.

文獻復現：基于自適應頭狼的灰狼優(yōu)化算法（ALGWO）

[1]郭陽,張濤,胡玉蝶,杜航.基于自適應頭狼的灰狼優(yōu)化算法[J].成都大學學報(自然科學版),2020,39(01):60-63+73.

文獻復現：基于自適應正態(tài)云模型的灰狼優(yōu)化算法（CGWO）

[1]張鑄,饒盛華,張仕杰.基于自適應正態(tài)云模型的灰狼優(yōu)化算法[J/OL].控制與決策:1-6[2021-02-08]. https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2020.0233 .

文獻復現：改進非線性收斂因子灰狼優(yōu)化算法

[1]王正通,尤文,李雙.改進非線性收斂因子灰狼優(yōu)化算法[J].長春工業(yè)大學學報,2020,41(02):122-127.

文獻復現：一種基于收斂因子改進的灰狼優(yōu)化算法

[1]邢燕禎,王東輝.一種基于收斂因子改進的灰狼優(yōu)化算法[J].網絡新媒體技術,2020,9(03):28-34.

文獻復現:基于萊維飛行和隨機游動策略的灰狼算法（GWOM ）

[1]李陽,李維剛,趙云濤,劉翱.基于萊維飛行和隨機游動策略的灰狼算法[J].計算機科學,2020,47(08):291-296.

文獻復現:一種改進的灰狼優(yōu)化算法(EGWO)

[1]龍文,蔡紹洪,焦建軍,伍鐵斌.一種改進的灰狼優(yōu)化算法[J].電子學報,2019,47(01):169-175.

文獻復現:改進收斂因子和比例權重的灰狼優(yōu)化算法(CGWO)

[1]王秋萍,王夢娜,王曉峰.改進收斂因子和比例權重的灰狼優(yōu)化算法[J].計算機工程與應用,2019,55(21):60-65+98.

文獻復現:一種改進非線性收斂方式的灰狼優(yōu)化算法研究(CGWO)

[1]談發(fā)明,趙俊杰,王琪.一種改進非線性收斂方式的灰狼優(yōu)化算法研究[J].微電子學與計算機,2019,36(05):89-95.

文獻復現:一種基于Tent 映射的混合灰狼優(yōu)化的改進算法(PSOGWO)

[1]滕志軍,呂金玲,郭力文,許媛媛.一種基于Tent映射的混合灰狼優(yōu)化的改進算法[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2018,50(11):40-49.

文獻復現:基于差分進化與優(yōu)勝劣汰策略的灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

[1]朱海波,張勇.基于差分進化與優(yōu)勝劣汰策略的灰狼優(yōu)化算法[J].南京理工大學學報,2018,42(06):678-686.

文獻復現:基于 Iterative 映射和單純形法的改進灰狼優(yōu)化算法(SMIGWO)

[1]王夢娜,王秋萍,王曉峰.基于Iterative映射和單純形法的改進灰狼優(yōu)化算法[J].計算機應用,2018,38(S2):16-20+54.

文獻復現:一種基于混合策略的灰狼優(yōu)化算法(EPDGWO)

[1]牛家彬,王輝.一種基于混合策略的灰狼優(yōu)化算法[J].齊齊哈爾大學學報(自然科學版),2018,34(01):16-19+32.

文獻復現:基于隨機收斂因子和差分變異的改進灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

[1]徐松金,龍文.基于隨機收斂因子和差分變異的改進灰狼優(yōu)化算法[J].科學技術與工程,2018,18(23):252-256.

文獻復現:一種基于差分進化和灰狼算法的混合優(yōu)化算法(DEGWO)

[1]金星,邵珠超,王盛慧.一種基于差分進化和灰狼算法的混合優(yōu)化算法[J].科學技術與工程,2017,17(16):266-269.

文獻復現:協(xié)調探索和開發(fā)能力的改進灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

[1]龍文,伍鐵斌.協(xié)調探索和開發(fā)能力的改進灰狼優(yōu)化算法[J].控制與決策,2017,32(10):1749-1757.

文獻復現:基于Cat混沌與高斯變異的改進灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

[1]徐辰華,李成縣,喻昕,黃清寶.基于Cat混沌與高斯變異的改進灰狼優(yōu)化算法[J].計算機工程與應用,2017,53(04):1-9+50.

文獻復現:具有自適應搜索策略的灰狼優(yōu)化算法(SAGWO)

[1]魏政磊,趙輝,韓邦杰,孫楚,李牧東.具有自適應搜索策略的灰狼優(yōu)化算法[J].計算機科學,2017,44(03):259-263.

文獻復現:采用動態(tài)權重和概率擾動策略改進的灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

[1]陳闖,Ryad Chellali,邢尹.采用動態(tài)權重和概率擾動策略改進的灰狼優(yōu)化算法[J].計算機應用,2017,37(12):3493-3497+3508.

文獻復現:具有自適應調整策略的混沌灰狼優(yōu)化算法(CLSGWO)

[1]張悅,孫惠香,魏政磊,韓博.具有自適應調整策略的混沌灰狼優(yōu)化算法[J].計算機科學,2017,44(S2):119-122+159.

文獻復現:強化狼群等級制度的灰狼優(yōu)化算法(GWOSH)

[1]張新明,涂強,康強,程金鳳.強化狼群等級制度的灰狼優(yōu)化算法[J].數據采集與處理,2017,32(05):879-889.

文獻復現:一種新型非線性收斂因子的灰狼優(yōu)化算法(NGWO)

[1]王敏,唐明珠.一種新型非線性收斂因子的灰狼優(yōu)化算法[J].計算機應用研究,2016,33(12):3648-3653.

文獻復現:重選精英個體的非線性收斂灰狼優(yōu)化算法(EGWO)

[1]黎素涵,葉春明.重選精英個體的非線性收斂灰狼優(yōu)化算法[J].計算機工程與應用,2021,57(01):62-68.

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二、狼群算法和灰狼算法的區(qū)別

狼群算法是基于狼群群體智能，模擬狼群捕食行為及其獵物分配方式，以“勝者為王”的頭狼產生規(guī)則和“強者生存”的狼群更新機制，提出一種新的群體智能算法。而灰狼算法是狼群算法的優(yōu)化版

三、灰狼算法

灰狼優(yōu)化算法（GWO）模擬了自然界灰狼的領導和狩獵層級，在狼群中存在四種角色，α alphaα狼負責領導是最具有智慧的在狩獵當中可以敏銳的知道獵物的位置，β betaβ狼可以認為是軍師比較具有智慧比較能知道獵物的位置，δ deltaδ狼負責協(xié)助前兩個層級的狼，最后是ω omegaω狼負責跟從。

灰狼算法為什么編碼簡單（灰狼算法為什么編碼簡單一些）

在這里插入圖片描述

在狩獵（尋優(yōu)）的過程中，狼群的這三種層級并不是一成不變的，也會根據各個狼的適應度（fitness）進行調整，適應度最強的狼將會成為新的α alphaα狼，其次是β betaβ狼，依次類推。通過很多次的尋找獵物（尋優(yōu)）中三個層級逐漸趨于穩(wěn)定，這個時候我們取α alphaα狼

灰狼算法為什么編碼簡單（灰狼算法為什么編碼簡單一些）

的位置作為獵物(最優(yōu)解)所處的位置。

注意：注意智能優(yōu)化算法都是在優(yōu)化函數光滑性較差，容易落入局部最優(yōu)時才使用的，不要亂用。智能優(yōu)化算法的收斂是一種概率意義的收斂，所以得到的解并不一定絕對最優(yōu)，并且往往收斂較慢。

四、灰狼算法和遺傳算法哪個好

灰狼算法好。

灰狼優(yōu)化算法由Mirjalili等人于2014年提出，主要模仿了自然界中灰狼群體的捕食過程。類似于猩猩、獅子種群內部存在嚴格的等級制度，灰狼群體內部主要分為4個等級：

α：狼群中的領導者，帶領整個狼群進行捕獵活動；

β：負責協(xié)助α 并管理δ、ω，即狼群二當家；

δ：只能管理ω，千年老三；

ω：狼群中的老弱病殘，只能跟著α、β、δ 混。

b有了這個概念以后，就可以很輕松的與算法結合了。基于最優(yōu)個體引導機制，在等級制度的基礎上，可以很形象的把α、β、δ 分別看作距離目標點最近、次進、次次進的個體，其余個體命名為ω，從而使ω 的位置更新受α、β、δ 引導，完成捕食過程。但要注意的是，若相對低級個體的位置優(yōu)于相對高級個體，則兩者地位互換，實現農奴翻身把歌唱。

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