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3、灰狼算法
灰狼算法为什么编码简单（灰狼算法为什么编码简单一些）
发布时间：2023-04-08 19:00:38
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本文目录:
一、智能优化算法：灰狼优化算法
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摘要：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。
灰狼属于犬科动物，被认为是顶级的掠食者，它们处于生物圈食物链的顶端。灰狼大多喜欢群居，每个群体中平均有5-12只狼。特别令人感兴趣的是，它们具有非常严格的社会等级层次制度，如图1所示。金字塔第一层为种群中的领导者，称为 α 。在狼群中 α 是具有管理能力的个体，主要负责关于狩猎、睡觉的时间和地方、食物分配等群体中各项决策的事务。金字塔第二层是 α 的智囊团队，称为 β 。 β 主要负责协助α 进行决策。当整个狼群的 α 出现空缺时，β 将接替 α 的位置。 β 在狼群中的支配权仅次于 α，它将 α 的命令下达给其他成员，并将其他成员的执行情况反馈给 α 起着桥梁的作用。金字塔第三层是 δ ，δ 听从 α 和 β 的决策命令，主要负责侦查、放哨、看护等事务。适应度不好的 α 和 β 也会降为 δ 。金字塔最底层是 ω ，主要负责种群内部关系的平衡。
<center>图1.灰狼的社会等级制度
此外，集体狩猎是灰狼的另一个迷人的社会行为。灰狼的社会等级在群体狩猎过程中发挥着重要的作用，捕食的过程在 α 的带领下完成。灰狼的狩猎包括以下 3个主要部分：
1）跟踪、追逐和接近猎物；
2）追捕、包围和骚扰猎物，直到它停止移动；
3）攻击猎物
在狩猎过程中，将灰狼围捕猎物的行为定义如下：
式（1）表示个体与猎物间的距离，式（2）是灰狼的位置更新公式。其中, 是目前的迭代代数， 和 是系数向量， 和 分别是猎物的位置向量和灰狼的位置向量。 和 的计算公式如下：
其中， 是收敛因子，随着迭代次数从2线性减小到0, 和 的模取[0,1]之间的随机数。
灰狼能够识别猎物的位置并包围它们。当灰狼识别出猎物的位置后，β 和 δ 在 α 的带领下指导狼群包围猎物。在优化问题的决策空间中，我们对最佳解决方案（猎物的位置）并不了解。因此，为了模拟灰狼的狩猎行为，我们假设 α ，β 和 δ 更了解猎物的潜在位置。我们保存迄今为止取得的3个最优解决方案，并利用这三者的位置来判断猎物所在的位置，同时强迫其他灰狼个体（包括 ω ）依据最优灰狼个体的位置来更新其位置，逐渐逼近猎物。狼群内个体跟踪猎物位置的机制如图2所示。
<center>图2.GWO 算法中灰狼位置更新示意图
灰狼个体跟踪猎物位置的数学模型描述如下:
其中， 分别表示分别表示 α ， β 和 δ 与其他个体间的距离。 分别代表 α ， β 和 δ 的当前位置； 是随机向量， 是当前灰狼的位置。
式(6)分别定义了狼群中 ω 个体朝向 α ，β 和 δ 前进的步长和方向，式(7)定义了 ω 的最终位置。
当猎物停止移动时，灰狼通过攻击来完成狩猎过程。为了模拟逼近猎物， 的值被逐渐减小，因此 的波动范围也随之减小。换句话说，在迭代过程中，当 的值从2线性下降到0时，其对应的 的值也在区间[-a,a]内变化。如图3a所示，当 的值位于区间内时，灰狼的下一位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任意位置。当 时，狼群向猎物发起攻击（陷入局部最优）。
灰狼根据 α ,β 和 δ 的位置来搜索猎物。灰狼在寻找猎物时彼此分开，然后聚集在一起攻击猎物。基于数学建模的散度，可以用 大于1 或小于-1 的随机值来迫使灰狼与猎物分离，这强调了勘探（探索）并允许 GWO 算法全局搜索最优解。如图3b所示， 强迫灰狼与猎物（局部最优）分离，希望找到更合适的猎物（全局最优）。GWO 算法还有另一个组件 来帮助发现新的解决方案。由式(4)可知， 是[0,2]之间的随机值。 表示狼所在的位置对猎物影响的随机权重， 表示影响权重大，反之，表示影响权重小。这有助于 GWO算法更随机地表现并支持探索，同时可在优化过程中避免陷入局部最优。另外，与 不同 是非线性减小的。这样，从最初的迭代到最终的迭代中，它都提供了决策空间中的全局搜索。在算法陷入了局部最优并且不易跳出时， 的随机性在避免局部最优方面发挥了非常重要的作用，尤其是在最后需要获得全局最优解的迭代中。
<center>图4.算法流程图
[1] Seyedali Mirjalili,Seyed Mohammad Mirjalili,Andrew Lewis. Grey Wolf Optimizer[J]. Advances in Engineering Software,2014,69.
[2] 张晓凤,王秀英.灰狼优化算法研究综述[J].计算机科学,2019,46(03):30-38.
https://mianbaoduo.com/o/bread/Z5ecmZc=
文献复现：
文献复现：基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法（DSFGWO）
[1]王正通,程凤芹,尤文,李双.基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法[J/OL].计算机应用研究:1-5[2021-02-01]. https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2020.04.0102 .
文献复现：基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法（LIS-GWO）
[1]龙文,伍铁斌,唐明珠,徐明,蔡绍洪.基于透镜成像学习策略的灰狼优化算法[J].自动化学报,2020,46(10):2148-2164.
文献复现：一种优化局部搜索能力的灰狼算法（IGWO）
[1]王习涛.一种优化局部搜索能力的灰狼算法[J].计算机时代,2020(12):53-55.
文献复现：基于自适应头狼的灰狼优化算法（ALGWO）
[1]郭阳,张涛,胡玉蝶,杜航.基于自适应头狼的灰狼优化算法[J].成都大学学报(自然科学版),2020,39(01):60-63+73.
文献复现：基于自适应正态云模型的灰狼优化算法 （CGWO）
[1]张铸,饶盛华,张仕杰.基于自适应正态云模型的灰狼优化算法[J/OL].控制与决策:1-6[2021-02-08]. https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2020.0233 .
文献复现：改进非线性收敛因子灰狼优化算法
[1]王正通,尤文,李双.改进非线性收敛因子灰狼优化算法[J].长春工业大学学报,2020,41(02):122-127.
文献复现：一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法
[1]邢燕祯,王东辉.一种基于收敛因子改进的灰狼优化算法[J].网络新媒体技术,2020,9(03):28-34.
文献复现:基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法（GWOM ）
[1]李阳,李维刚,赵云涛,刘翱.基于莱维飞行和随机游动策略的灰狼算法[J].计算机科学,2020,47(08):291-296.
文献复现:一种改进的灰狼优化算法(EGWO)
[1]龙文,蔡绍洪,焦建军,伍铁斌.一种改进的灰狼优化算法[J].电子学报,2019,47(01):169-175.
文献复现:改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法(CGWO)
[1]王秋萍,王梦娜,王晓峰.改进收敛因子和比例权重的灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2019,55(21):60-65+98.
文献复现:一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究(CGWO)
[1]谈发明,赵俊杰,王琪.一种改进非线性收敛方式的灰狼优化算法研究[J].微电子学与计算机,2019,36(05):89-95.
文献复现:一种基于Tent 映射的混合灰狼优化的改进算法(PSOGWO)
[1]滕志军,吕金玲,郭力文,许媛媛.一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法[J].哈尔滨工业大学学报,2018,50(11):40-49.
文献复现:基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法(IGWO)
[1]朱海波,张勇.基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法[J].南京理工大学学报,2018,42(06):678-686.
文献复现:基于 Iterative 映射和单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO)
[1]王梦娜,王秋萍,王晓峰.基于Iterative映射和单纯形法的改进灰狼优化算法[J].计算机应用,2018,38(S2):16-20+54.
文献复现:一种基于混合策略的灰狼优化算法(EPDGWO)
[1]牛家彬,王辉.一种基于混合策略的灰狼优化算法[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2018,34(01):16-19+32.
文献复现:基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]徐松金,龙文.基于随机收敛因子和差分变异的改进灰狼优化算法[J].科学技术与工程,2018,18(23):252-256.
文献复现:一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法(DEGWO)
[1]金星,邵珠超,王盛慧.一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法[J].科学技术与工程,2017,17(16):266-269.
文献复现:协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]龙文,伍铁斌.协调探索和开发能力的改进灰狼优化算法[J].控制与决策,2017,32(10):1749-1757.
文献复现:基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法(IGWO)
[1]徐辰华,李成县,喻昕,黄清宝.基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2017,53(04):1-9+50.
文献复现:具有自适应搜索策略的灰狼优化算法(SAGWO)
[1]魏政磊,赵辉,韩邦杰,孙楚,李牧东.具有自适应搜索策略的灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(03):259-263.
文献复现:采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法(IGWO)
[1]陈闯,Ryad Chellali,邢尹.采用动态权重和概率扰动策略改进的灰狼优化算法[J].计算机应用,2017,37(12):3493-3497+3508.
文献复现:具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法(CLSGWO)
[1]张悦,孙惠香,魏政磊,韩博.具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[J].计算机科学,2017,44(S2):119-122+159.
文献复现:强化狼群等级制度的灰狼优化算法(GWOSH)
[1]张新明,涂强,康强,程金凤.强化狼群等级制度的灰狼优化算法[J].数据采集与处理,2017,32(05):879-889.
文献复现:一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法(NGWO)
[1]王敏,唐明珠.一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法[J].计算机应用研究,2016,33(12):3648-3653.
文献复现:重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法(EGWO)
[1]黎素涵,叶春明.重选精英个体的非线性收敛灰狼优化算法[J].计算机工程与应用,2021,57(01):62-68.
https://mianbaoduo.com/o/bread/aZ2Wl54=
二、狼群算法和灰狼算法的区别
狼群算法是基于狼群群体智能，模拟狼群捕食行为及其猎物分配方式，以“胜者为王”的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制，提出一种新的群体智能算法。而灰狼算法是狼群算法的优化版
三、灰狼算法
灰狼优化算法（GWO）模拟了自然界灰狼的领导和狩猎层级，在狼群中存在四种角色，α alphaα狼负责领导是最具有智慧的在狩猎当中可以敏锐的知道猎物的位置，β betaβ狼可以认为是军师比较具有智慧比较能知道猎物的位置，δ deltaδ狼负责协助前两个层级的狼，最后是ω omegaω狼负责跟从。
在这里插入图片描述
在狩猎（寻优）的过程中，狼群的这三种层级并不是一成不变的，也会根据各个狼的适应度（fitness）进行调整，适应度最强的狼将会成为新的α alphaα狼，其次是β betaβ狼，依次类推。通过很多次的寻找猎物（寻优）中三个层级逐渐趋于稳定，这个时候我们取α alphaα狼
的位置作为猎物(最优解)所处的位置。
注意：注意智能优化算法都是在优化函数光滑性较差，容易落入局部最优时才使用的，不要乱用。智能优化算法的收敛是一种概率意义的收敛，所以得到的解并不一定绝对最优，并且往往收敛较慢。
四、灰狼算法和遗传算法哪个好
灰狼算法好。
灰狼优化算法由Mirjalili等人于2014年提出，主要模仿了自然界中灰狼群体的捕食过程。类似于猩猩、狮子种群内部存在严格的等级制度，灰狼群体内部主要分为4个等级：
α：狼群中的领导者，带领整个狼群进行捕猎活动；
β：负责协助α 并管理δ、ω，即狼群二当家；
δ：只能管理ω，千年老三；
ω：狼群中的老弱病残，只能跟着α、β、δ 混。
b有了这个概念以后，就可以很轻松的与算法结合了。基于最优个体引导机制，在等级制度的基础上，可以很形象的把α、β、δ 分别看作距离目标点最近、次进、次次进的个体，其余个体命名为ω，从而使ω 的位置更新受α、β、δ 引导，完成捕食过程。但要注意的是，若相对低级个体的位置优于相对高级个体，则两者地位互换，实现农奴翻身把歌唱。
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