2024年1月15日 · Thus, a novel combined model based on empirical Fourier decomposition (EFD) techniques, long short-term memory (LSTM) neural networks, and the Grey Wolf optimizer (GWO) is proposed in this paper.

The GWO Wind Limited Access Standard has been developed to provide a minimum viable safety training for infrequent visitors to onshore and offshore wind turbine environments when supervised by at least two experienced GWO BST qualified persons.

2025年2月1日 · This study compares the suggested algorithm for six scenarios with GWO and INC. the first scenario, data from August, when the irradiance and temperature values are at the highest values, were used. The recommended approach outperformed the other algorithms in terms of convergence time, achieving an efficiency value of 99.724 % in this ...

2023年8月28日 · 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。灵感来自于灰狼群体捕食行为。GWO算法模拟了自然界中灰狼的领导等级和狩猎机制。将灰狼分为四种类型，用来模拟等级阶层。

2023年3月23日 · 文献[1]中的灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)算法是2014年提出的一种群智能优化算法。严格来讲，应该叫灰狼优化器。GWO简单易实现，搜索性能较好，近年来被广泛研究。这里展示一下GWO在WOS上的引用数据，如图1所示。

2023年3月29日 · 在优化问题的求解过程中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）和灰狼算法（Grey Wolf Optimization，简称GWO）都是常用的进化算法。本文将介绍一种基于粒子群优化算法和灰狼算法的混合算法，即PSOGWO，并给出相应的MATLAB代码。接下来，通过迭代更新 ...

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灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种模拟灰狼捕食行为的群体智能优化算法。 它属于元启发式算法的一种，用于解决优化问题。 算法通过模拟灰狼社会的等级制度和捕食策略来执行搜索任务，其核心思想是模仿灰狼群体中的领导与协作行为来引导搜索过程。

2021年11月8日 · 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。