使用连续型的灰狼优化算法优化TSP搜索路径，按适应度值排序的索引选择路径。

灰狼算法代码，Grey Wolf Optimizer，eeeeeee

本资源为基于MATLAB的灰狼优化算法学习，为作者在学习过程中写的第一个灰狼优化算法的实例，本实例初始化一个单变量函数，然后求在取值区间的最小值。本资源共包括四个文件，其中main.m为主文件，将四个文件放在同一个文件夹下，直接巡行main文件即可显示最终的运行结果，并绘制每次迭代的最优适应度。f_getfitness.m与f_fit.m为运行中main.m需要调用的子函数，Grey Wolf Optimizer.pdf为灰狼优化算法的原理文件，为发表时的英文版本

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

使用此代码请引用论文这是论文的源代码：Pradeep Jangir，Narottam Jangir：一种新的非支配排序灰狼优化器（NS-GWO）算法：解决工程设计和经济约束排放调度的开发和应用风力发电一体化的问题。 。 应用Artif。 智力72: 449-467 (2018) https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018.04.018 。 更多信息可以在： https : //www.researchgate.net/profile/Pradeep_Jangir6

【机器人栅格地图】基于灰狼算法求解栅格地图路径规划及避障含Matlab源码

采用灰狼算法（GWO）优化BP回归预测matlab2019，内置数据集可以直接运行，全中文注释

灰狼算法Matlab源程序

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在这里，我们提出了一种新的基于增强灰狼优化器和布谷鸟搜索（AGWOCS）的混合元启发式算法，如附件所示。 AGWOCS算法的研究论文： A Novel Hybrid Metaheuristic based on Augmented Grey Wolf Optimizer and Cuckoo Search for Global Optimization (ISCCC 2021), India, 2021, pp.376-381, DOI: https://doi.org/10.1109/ICSCCC51823.2021.9478142 原始 AGWO 算法描述于：https ://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006