实例介绍
灰狼优化算法,是一种现代优化算法,对于求解复杂性问题有良好效果
lpha' s decisions are dictated A 溪 X(t +1)=Xp(t)-AD a ar a C=272 A=(10) Da =c xa -x de=c2. XB-X ds=C3.X8-XI X1 XF-A2(D)3=x6-A2( X1十X2+X2 X(t+1) 3 A is the boundary of the functions search space, and is the boundary of the functions search space, and f1(x)=∑1x2 f, (x)=Eix l+maxil f3(x)=E1(∑-1x) f4(x)=max{xl1≤i≤m} (x)=∑1[100(x:+1-x2)2+(x-1)2] f6(x)=Σ1(x1+05])2 f,(r)=2i,ix4+ random[0, 1) F6(x)=∑=1[x2-10cos(2x)+10 F()=207(-0228)-(:1c)+20+ F2(x)=n021x2-mE=1m0() F12(x x{10sin(ny1)+E=1(y1-1)2[1+10sin2(my+)+(n-1)2)+E=1u(x1,101004) +1 u(xi a, k, m)=0 <x;< (x1-a) x;<-a F3(x)=0.1{smn2(3x1)+∑7=1(x1-1)2[1+sin2(3x1+1)+(xn-1)2[1+ sn2(2mxn)}+E14(x,5,100,4) F14(x)=-Eie1 sin(xi). (sin mn=10 ZIt F35(x) Ili=, cos 5 F6(x)=([E-1 sin2(xDJ-exp(-2n1x2)). exp[-Eli-1 sin2VIxill F14(x) 2=1(x-a1) F15(x)=∑ F6(x)=4x2-21x1+x9+x1x2-4x2+4x2 F2()=(x2-m+x1-6)+10(1-m)x+10 F2(x)=[1+(x1+x2+1)2(19-14x1+3x2-14X2+6x1x2+3x)×[30+ (2x1-3x2)2×(18-32x1+12x2+48x2-36x1x2+27x2) ∑:-cxp(--2a1(x-Pn)2) F20(x)=-∑=1c;exp F21(x)=-E1(X-a1)(X-a)+c]1 F22(x)=-2silX-ai(X-a)+cil F2(x)=-E(x-a)(X-a1)7+c11 【实例截图】
【核心代码】
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