遗传算法用灰狼算法计算代码 matlab

以下是一个用灰狼算法优化函数的 MATLAB 代码示例，其中灰狼算法用于替代遗传算法进行计算：

clc;
clear;

% 设置灰狼算法的参数
num_wolves = 10;
max_iter = 100;
dim = 2;
lb = -10;
ub = 10;
a = 2;

% 定义灰狼算法的初始化函数
function wolves = init_wolves()
    wolves = lb + (ub - lb) * rand(num_wolves, dim);
end

% 定义适应度函数
function f = fitness_func(x)
    f = sum(x .^ 2);
end

% 定义灰狼算法的主函数
function gray_wolf_optimizer()
    % 初始化灰狼的位置
    wolves = init_wolves();
    % 初始化每个灰狼的适应度值
    fitness = zeros(num_wolves, 1);
    for i = 1:num_wolves
        fitness(i) = fitness_func(wolves(i, :));
    end
    % 初始化全局最优灰狼的位置和适应度值
    best_wolf = zeros(1, dim);
    best_fitness = inf;
    % 开始灰狼算法的迭代
    for t = 1:max_iter
        % 更新每个灰狼的位置和适应度值
        for i = 1:num_wolves
            % 计算每个灰狼与全局最优灰狼的距离
            distance_to_best = sqrt(sum((wolves(i, :) - best_wolf) .^ 2));
            % 更新灰狼的位置
            for j = 1:dim
                A = 2 * a * rand() - a;
                C = 2 * rand();
                D = abs(C * best_wolf(j) - wolves(i, j));
                wolves(i, j) = max(min(best_wolf(j) - A * D, ub), lb);
            end
            % 更新灰狼的适应度值
            fitness(i) = fitness_func(wolves(i, :));
            % 更新全局最优灰狼的位置和适应度值
            if fitness(i) < best_fitness
                best_wolf = wolves(i, :);
                best_fitness = fitness(i);
            end
        end
        % 输出每次迭代的最优解
        fprintf("Iteration %d: Best Fitness = %f\n", t, best_fitness);
    end
end

% 运行灰狼算法
gray_wolf_optimizer();

在上述代码中，我们使用灰狼算法替代了遗传算法进行函数优化，其中适应度函数为简单的平方和函数。通过运行上述代码，我们可以得到每次迭代的最优解。需要注意的是，因为灰狼算法的参数设置和收敛性分析与遗传算法不同，因此在实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。