这是一个简单的工具箱"的图形界面,非常适合那些没有高的编程技能。
拥有的参数算法可以很容易地在工具箱中定义。
目标函数的缺省名称是CostFunction。如果你有看CostFunction。m文件,您可能会注意到,成本函数的变量在一个向量((x1, x2)…xn)并返回客观价值。你可以写你在这个文件或目标函数创建一个新文件,并将它的名字传递给工具箱。记得要遵循相同的结构的输入和输出,如果你决定选择第二个选项。
变量的下界和上界也应该写成两派,lb2,……,ub2 lbn和ub1…, ubn。如果所有的变量都等于低和/或上界你可以磅和乌兰巴托定义为两个单号数字:磅,乌兰巴托。

只是运行GWO_toolbox。m文件和享受!

GWO算法也可以在这里下载:

//www.tianjin-qmedu.com/.au/matlabcentral/fileexchange/44974-grey-wolf-optimizer--gwo- - - - - -

这是本文的源代码:

s . Mirjalili s . m . Mirjalili a·刘易斯,灰太狼优化器,工程软件的进步,69卷,2014年3月,页46 - 61,ISSN 0965 - 9978,http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007。

可以找到更多的信息:http://www.alimirjalili.com/GWO.html

其他有关提交:https://au.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/49772-grey-wolf-optimizer-for-training-multi-layer-perceptrons

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