GWO
代码说明：
说明： 受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能(Grey Wolf Optimizer,GWO)
文件列表：
GWO, 0 , 2020-09-06
GWO\GWO_code, 0 , 2020-09-06
GWO\GWO_code\GWO, 0 , 2020-09-06
GWO\GWO_code\GWO\func_plot.m, 3525 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\GWO\Get_Functions_details.m, 7617 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\GWO\GWO.m, 4323 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\GWO\GWO.png, 384510 , 2014-01-08
GWO\GWO_code\GWO\GWO_finalVersion.pdf, 1753133 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\GWO\initialization.m, 1845 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\GWO\main.m, 3036 , 2014-07-26
GWO\GWO_code\license.txt, 1318 , 2018-05-22
GWO\GWO代码详解.docx, 23850 , 2020-09-06
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