基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划

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为了改善差分灰狼预测算法的早熟收敛、搜索能力不均衡、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的混合灰狼优化(HGWO)预测算法,可自适应改进和调整差分进化中的变异算子、交叉算子和变异策略。嵌入具有分类预测功能的支持向量机(SVM),同时引入莱维飞行全局搜索更新狼群位置,优化SVM核函数参数γ和惩罚因子C,构建了HGWO-SVM预测算法预测推焦车大车道内物体的运动轨迹。结果表明,与已有算法相比,该算法对行人、自行车、电瓶车、电动三轮车、大中小型四轮汽车的位置预测相对实际值的误差分别降低了4.21、4.14、7.91、2.03、25.53个百分点,预测时间减少了8.8~10 s。可以克服焦炉恶劣的环境影响,准确预测推焦车车道内运动对象的轨迹,为推焦车无人化运行提供主动安全的预测控制方法。

准确的风电功率预测对于电力系统安全稳定运行具有重要意义，滞后性是产生风电功率预测误差的主要原因，尤其是风速变化较快时，滞后性引起的预测误差较大。考虑到风速波动与风电功率的变化息息相关，提出一种基于风速局部爬坡(LR)误差校正的方法来改善预测风速的滞后性，并将校正后的预测风速及历史功率数据作为输入进行风电功率预测。提出利用灰狼优化(GWO)算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化，以提高风电功率预测的准确性。算例结果表明，所提方法能够有效提高风电功率预测精度。

粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO） 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO）.m

灰狼优化算法优化SVM_MATLAB代码分享

带佳点集理论的灰狼算法（GWO），求解带约束的非线性规划问题。可直接运行。

演化算法的改进算法，一种基于TENT 映射的混合灰狼优化的改进算法

灰狼优化算法的源代码，可以用来参考和修改，包含作者的介绍文章。

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