文件名称：改进的灰狼优化器 (I-GWO)：灰狼优化器的最佳改进之一-matlab开发
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更新时间：2024-06-20 15:24:16
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I-GWO 算法受益于一种新的运动策略，称为基于维度学习的狩猎 (DLH) 搜索策略，该策略继承自自然界狼的个体狩猎行为。 DLH 使用不同的方法为每只狼构建一个邻域，其中可以在狼之间共享相邻信息。 DLH 搜索策略中使用的这种维度学习可以增强局部和全局搜索之间的平衡并保持多样性。 作者和程序员：MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian、S. Mirjalili 电子邮件：nadimi@ieee.org、shokooh.taghian94@gmail.com、ali.mirjalili@gmail.com http://www.alimirjalili.com 主要论文：MH Nadimi-Shahraki、S. Taghian、S. Mirjalili，用于解决的改进灰狼优化器，工程问题，专家系统与应用，印刷中，DOI：10.1016/j.eswa.2020.1
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