文章 "种群优化算法:灰狼优化器(GWO)" 新评论 MetaQuotes 2023.04.11 07:33 新文章 种群优化算法:灰狼优化器(GWO)已发布: 我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一,具有许多变量的平滑函数。 图例 3. 欧米茄相对阿尔法、贝塔和德尔塔的的运动图 GWO 算法的伪代码如下: 1) 随机初始化灰狼种群。 2) 计算种群每只个体成员的体质状况。 3) 狼群领导者: -α = 具有最佳体质值的成员 -β = 第二等强大的成员(就体质值而言) -δ = 第三等强大的成员(就体质值而言) 根据 α、β、δ 方程更新所有欧米茄狼的位置 4) 计算种群中每个成员的体质。 5) 重复步骤 3。 作者:Andrey Dik 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
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我们来研究一种最新的现代优化算法 — 灰狼优化。 测试函数的原始行为令该算法成为以前研究过的算法中最有趣的算法之一。 这是训练神经网络的顶级算法之一,具有许多变量的平滑函数。
图例 3. 欧米茄相对阿尔法、贝塔和德尔塔的的运动图
GWO 算法的伪代码如下:
作者:Andrey Dik