【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]

【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]系列优化算法简述:OP_1.简述遗传算法(GA)原理OP_2简述灰狼优化算法(GWO)原理前言:灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE稳定放心使用


前言:

灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注,它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。


算法原理:

灰狼隶属于群居生活的犬科动物,且处于食物链的顶层。灰狼严格遵守着一个社会支配等级关系。如图:

【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]

社会等级第一层:狼群中的头狼记为 \alpha\alpha 狼主要负责对捕食、栖息、作息时间等活动作出决策。由于其它的狼需要服从\alpha 狼的命令,所以 \alpha 狼也被称为支配狼。另外, \alpha 狼不一定是狼群中最强的狼,但就管理能力方面来说, \alpha 狼一定是最好的。

社会等级第二层\beta 狼,它服从于 \alpha 狼,并协助 \alpha 狼作出决策。在 \alpha 狼去世或衰老后,\beta 狼将成为 \alpha 狼的最候选者。虽然 \beta 狼服从 \alpha 狼,但 \beta 狼可支配其它社会层级上的狼。

社会等级第三层\delta 狼,它服从 \alpha 、\beta 狼,同时支配剩余层级的狼。\delta 狼一般由幼狼、哨兵狼、狩猎狼、老年狼及护理狼组成。

社会等级第四层\omega 狼,它通常需要服从其它社会层次上的狼。虽然看上去 \omega 狼在狼群中的作用不大,但是如果没有 \omega 狼的存在,狼群会出现内部问题如自相残杀。

GWO 优化过程包含了灰狼的社会等级分层跟踪包围攻击猎物等步骤,其步骤具体情况如下所示。

1)社会等级分层(Social Hierarchy)当设计 GWO 时,首先需构建灰狼社会等级层次模型。计算种群每个个体的适应度,将狼群中适应度最好的三匹灰狼依次标记为 \alpha\beta 、\delta ,而剩下的灰狼标记为 \omega。也就是说,灰狼群体中的社会等级从高往低排列依次为; \alpha\beta 、\delta  及 \omega。GWO 的优化过程主要由每代种群中的最好三个解(即  \alpha\beta 、\delta )来指导完成。

2)包围猎物( Encircling Prey )灰狼捜索猎物时会逐渐地接近猎物并包围它,该行为的数学模型如下:

【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]

式中:t 为当前迭代次数:。表示 hadamard 乘积操作;A 和 C 是协同系数向量;Xp 表示猎物的位置向量; X(t) 表示当前灰狼的位置向量;在整个迭代过程中 a 由2 线性降到 0; r1 和 r2 是 [0,1] 中的随机向量。

3)狩猎( Hunring)

灰狼具有识别潜在猎物(最优解)位置的能力,搜索过程主要靠 \alpha\beta 、\delta 灰狼的指引来完成。但是很多问题的解空间特征是未知的,灰狼是无法确定猎物(最优解)的精确位置。为了模拟灰狼(候选解)的搜索行为,假设 \alpha\beta 、\delta 具有较强识别潜在猎物位置的能力。因此,在每次迭代过程中,保留当前种群中的最好三只灰狼( \alpha\beta 、\delta ),然后根据它们的位置信息来更新其它搜索代理(包括 \omega)的位置。该行为的数学模型可表示如下:

【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]

式中:X_{_{\alpha }}X_{_{\beta }}X_{_{\delta }} 分别表示当前种群中 \alpha\beta 、\delta 的位置向量;X表示灰狼的位置向量;D_{_{\alpha }}D_{_{\beta }}D_{_{\delta }}  分别表示当前候选灰狼与最优三条狼之间的距离;当|A|>1时,灰狼之间尽量分散在各区域并搜寻猎物。当|A|<1时,灰狼将集中捜索某个或某些区域的猎物。

【优化算法】简述灰狼优化算法(GWO)原理[通俗易懂]

从图中可看出,候选解的位置最终落在被 \alpha\beta 、\delta 定义的随机圆位置内。总的来说, \alpha\beta 、\delta 需首先预测出猎物(潜
在最优解)的大致位置,然后其它候选狼在当前最优兰只狼的指引下在猎物附近随机地更新它们的位置。

4)攻击猎物(Attacking Prey)构建攻击猎物模型的过程中,根据2)中的公式,a值的减少会引起 A 的值也随之波动。换句话说,A 是一个在区间[-a,a](备注:原作者的第一篇论文里这里是[-2a,2a],后面论文里纠正为[-a,a])上的随机向量,其中a在迭代过程中呈线性下降。当 A 在[-1,1]区间上时,则捜索代理(Search Agent)的下一时刻位置可以在当前灰狼与猎物之间的任何位置上。

5)寻找猎物(Search for Prey)灰狼主要依赖 \alpha\beta 、\delta 的信息来寻找猎物。它们开始分散地去搜索猎物位置信息,然后集中起来攻击猎物。对于分散模型的建立,通过|A|>1使其捜索代理远离猎物,这种搜索方式使 GWO 能进行全局搜索。GWO 算法中的另一个搜索系数是C。从2)中的公式可知,C向量是在区间范围[0,2]上的随机值构成的向量,此系数为猎物提供了随机权重,以便増加(|C|>1)或减少(|C|<1)。这有助于 GWO 在优化过程中展示出随机搜索行为,以避免算法陷入局部最优。值得注意的是,C并不是线性下降的,C在迭代过程中是随机值,该系数有利于算法跳出局部,特别是算法在迭代的后期显得尤为重要。


参考文献:

加工时间可控的多目标车间调度问题研究

Grey Wolf Optimizer
 

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/180105.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • shell脚本给文件重命名_linux移动或重命名文件命令

    shell脚本给文件重命名_linux移动或重命名文件命令文件A重命名为BmvAB;

  • CTF流量分析常见题型(二)-USB流量

    CTF流量分析常见题型(二)-USB流量0x00前言在学习Wireshark常见使用时,对常见CTF流量分析题型和铁人三项流量分析题的部分问题进行了简单总结。由于篇幅过长,于是另起一篇总结常见流量包分析。包括USB流量包分析和一些其他流量包分析。0x01USB流量包分析USB流量指的是USB设备接口的流量,攻击者能够通过监听usb接口流量获取键盘敲击键、鼠标移动与点击、存储设备的铭文传输通信、USB无线网卡网络传输内容等等。在CTF中,USB流量分析主要以键盘和鼠标流量为主。1、键盘流量USB协议数据部分在LeftoverCapt

  • 【MongoDB数据库】怎样安装、配置MongoDB

    【MongoDB数据库】怎样安装、配置MongoDB

  • hive中的数据类型:基本数据类型,集合数据类型_hive数据库类型

    hive中的数据类型:基本数据类型,集合数据类型_hive数据库类型数据类型1.Hive中的数据类型分为两类:基本类型和复杂类型2.基本类型包含:tinyint,smallint,int,bigint,float,double,boolean,string,timestamp,binary3.复杂类型:array,map和structa.array:数组类型,对应了Java中的集合或者数组。原始数据jack,johnlucy,miketom,bob,cindylily,helen,mary,alexfrank,grace,iran,edentony

  • linux convert 添加文字,Linux convert命令有什么用

    linux convert 添加文字,Linux convert命令有什么用Linuxconvert命令有什么用?Linux强大的图片处理功能强大的convert命令—介绍他的主要原因也是应为编程语言在linux下都可以调用使用convent命令可以对图片进行各种处理-trim:裁剪图像四周空白区域;-transparentcolor:去除图像中指定的颜色;-densitygeometry:设定图像的DPI值,若不明DPI值的概念,可参考《有关pt,p…

  • Mac下用conda安装tensorflow

    Mac下用conda安装tensorflow1.下载并安装Anaconda。2.通过调用以下命令创建名为 tensorflow 的conda环境:$condacreate-ntensorflowpython=3.63.通过发出以下命令激活conda环境:     $sourceactivatetensorflow4.发出以下格式的命令以在conda环境中安装Tensor…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号