基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置的制作流程
基于改进灰狼算法的多任务优化算法
基于改进灰狼算法的多任务优化算法史光伟，王启任（天津工业大学电子与信息工程学院，天津300387）摘要：针对已有多任务优化算法寻优精度受限、计算时间成本过高等问题，提出一种基于改进灰狼算法的多任务优化算法（improved grey wolf algorithm based multitask optimization algorithm ，IGWMTO ）。
该算法采用灰狼算法代替典型多任务算法中的遗传算法，计算个体的因素等级和技能因子实现狼群分类，并以此更新个体隶属任务，引入扰动因子和动态权重改善狼群个体的更新方式。
仿真测试结果表明：相比于传统多任务优化算法，所提算法在4个优化问题上的寻优精度的提升均超过了4.8%，计算耗时降低了70%以上。
关键词：多任务优化；群体智能优化算法；灰狼算法；寻优精度中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：员远苑员原园圆源载（圆园23）园5原园园81原06收稿日期：2022-06-02基金项目：天津市自然科学基金资助项目（19JCQNJC03300）；天津市研究生科研创新项目（2020TJSS014）通信作者：史伟光（1985—），男，博士，副教授，主要研究方向为射频定位，群体智能感知计算。
E-mail ：************************.cn Improved grey wolf algorithm based multitask optimization algorithmSHI Weiguang ，WANG Qiren（School of Electronics and Information Engineering ，Tiangong University ，Tianjin 300387，China ）Abstract ：Aiming at the problems of limited optimization accuracy and high computational time of existing multi-task opti鄄mization 渊MTO冤algorithms袁an improved grey wolf algorithm based multitask optimization algorithm 渊IGWM鄄TO冤is proposed袁which utilizes the grey wolf algorithm instead of the genetic algorithm in the typical multi-task optimization algorithm.The factor level and skill factor of the individual are calculated to achieve wolf group clas鄄sification and update the individual membership task.Then袁the disturbance factors and dynamic weight are in鄄troduced to improve the update method of individual wolves.The simulation results show that袁compared with thetraditional multi-task optimization algorithm袁the proposed algorithm improves the optimization accuracy by morethan 4.8%on all four optimization problems袁and the computational time reduces by more than 70%.Key words ：multi-task optimization曰swarm intelligence optimization algorithm曰gray wolf algorithm曰optimization accuracy近年来，多任务优化（multi -task optimization ，MTO ）[1-6]已经成为智能优化领域的新兴研究方向，MTO 关注如何同时解决多个优化问题并提高独立解决各问题的性能，在图像处理[7]、路径规划[8]和互联网[9]等领域MTO 技术已经展现出优势。
一种基于新移动策略的灰狼优化算法
一种基于新移动策略的灰狼优化算法作者：张军代永强施秋红来源：《计算机时代》2023年第10期關键词：灰狼优化算法；移动策略；停滞检测；基准测试函数；减速器设计 0 引言灰狼优化算法[1（] grey wolf optimization，GWO）是Mirjalili 等人于2014 年提出的一种群体智能算法，通过模拟自然界中灰狼的领导层级和狩猎机制，采用搜索、包围和追捕攻击等群体行为，实现目标的优化，具有参数少、结构简单、易于实现等优点，该算法广泛应用于路径规划[2]、工程设计[3]、辅助医学图像分析[4]、广域电力系统稳定器[5]等方面。
虽然GWO 已经在工程和科学领域得到了广泛应用，但该算法仍存在一些缺点，如寻优精度低、缺乏多样性、探索和开发的不平衡以及在处理大规模问题中易过早收敛。
针对以上问题，专家学者们提出了许多改进方法，如朱海波等[6]将差分进化与优胜劣汰混合策略加入算法中，提高了GWO 算法运算前期的探索能力和后期的开发能力。
刘成汉等[7]为了提高算法的收敛精度，引入了改进的鲶鱼效应策略，以保证种群活力。
王敏等[8] 通过对当前群体中最优个体进行Rosenbrock 局部搜索，增强了GWO 算法的局部搜索能力并加快收敛速度。
张悦等[9]利用自适应调整策略来控制参数调整和位置更新，提高了算法的收敛速度。
Saremi 等[10]将动态进化种群（evolutionary populationdynamics，EPD）算子引入GWO 算法，加快了算法收敛速度，增强了局部搜索能力。
Zhu 等[11]将GWO 算法与差分进化算法结合，利用差分进化算法强大的搜索能力使GWO 及时跳出停滞，提高了算法收敛速度。
基于以上分析，本文提出一种改进的灰狼优化算法（dynamic approach gray wolf optimizer，DAGWO）。
首先，为灰狼个体增加直接跟随最优头狼攻击猎物的行为方式，从而增加其捕获猎物的机会，以提升算法的收敛速度和寻优精度。
一种改进多目标灰狼优化算法的多无人机任务分配
一种改进多目标灰狼优化算法的多无人机任务分配多目标灰狼优化算法是一种用于解决多目标优化问题的优化算法。
将其应用于多无人机任务分配问题中，可以有效地解决该问题。
本文将介绍多目标灰狼优化算法以及如何改进该算法来解决多无人机任务分配问题。
一、多目标灰狼优化算法多目标灰狼优化算法是灰狼优化算法（Gray Wolf Optimization，GWO）的扩展版本。
作为一种全局优化算法，GWO 模拟了灰狼在群体中搜索目标的行为。
在GWO 中，每只狼代表一个候选解，狼的位置表示该解的属性值。
每只狼都有一个目标函数值，这些目标函数值可以看作是狼的生存能力指标。
GWO 的搜索过程是通过不断地更新狼的位置（解的属性值）来实现的。
在更新位置的过程中，狼会受到其它狼的影响，以此提高全局搜索能力。
多目标灰狼优化算法是将GWO 扩展到多目标优化问题中的版本。
在这个算法中，每只狼都有多个目标函数值，因此每只狼都被描述为一个可行解向量。
直接应用GWO 算法来解决多目标优化问题时，需要将多个目标函数转化成一个综合目标函数。
这种转化方式可能会导致一些重要的目标函数被忽略，影响了搜索效果。
因此，多目标灰狼优化算法被提出来，避免了这个问题。
二、多无人机任务分配问题多无人机任务分配问题是指，在多个无人机和多个任务之间进行任务分配的问题。
其目标是最大化分配完成的任务数量，同时最小化完成任务所需的时间和能量消耗。
在该问题中，每个无人机都有一组任务，每个任务都有一个时间窗口（任务完成的时间限制），并且每个任务的特定属性对无人机有不同的影响。
任务分配的目标是使得每个无人机可以在时间和能量的限制下完成分配给他们的任务。
三、改进多目标灰狼优化算法来解决多无人机任务分配问题将多目标灰狼优化算法应用于多无人机任务分配问题时，需要将无人机和任务之间的关系转化为一组可行解向量。
每一个解向量表示一个无人机和任务之间的匹配。
这些解向量可以被描述为一个NP 问题中的解。
matlab 二值灰狼算法
matlab 二值灰狼算法
二值灰狼算法（Binary Grey Wolf Optimizer，BGWO）是一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）的改进版本，它是一种用于解决优化问题的启发式算法。
灰狼算法是受灰狼群体内部等级和地位关系影响的群体智能算法，模拟了灰狼群体的捕食行为。
而二值灰狼算法则是对灰狼算法进行了改进，使其可以处理二值优化问题，即优化变量只能取0或1的情况。
在Matlab中，实现二值灰狼算法可以通过编写相应的函数来实现。
首先，需要定义适应度函数，即待优化的目标函数。
然后，可以编写二值灰狼算法的主程序，包括初始化种群、设定算法参数、迭代更新种群等步骤。
在每次迭代中，根据当前种群的情况，利用灰狼算法的思想进行个体位置的更新和优化，直到达到设定的终止条件为止。
在编写二值灰狼算法的Matlab程序时，需要考虑如何有效地表示和更新二值变量，以及如何合理地选择算法参数，如种群大小、迭代次数、算法内部参数等。
此外，为了验证算法的有效性，还需要设计相应的实验案例，并对算法的收敛性和稳定性进行分析。
总之，二值灰狼算法是一种用于解决二值优化问题的启发式算法，通过在Matlab中编写相应的函数和程序来实现该算法，可以有效地解决实际的优化问题。
希望这个回答能够帮助你更好地理解和应用二值灰狼算法。
基于灰狼优化算法的车间调度问题研究
基于灰狼优化算法的车间调度问题研究基于灰狼优化算法的车间调度问题研究1. 引言在制造业中，车间调度问题是一个重要且复杂的任务，它涉及到资源分配、任务安排等方面的考虑，目标是在最短的时间内完成所有任务。
传统的调度算法如遗传算法、模拟退火算法等，难以解决大规模、复杂的车间调度问题。
本文将针对车间调度问题，利用灰狼优化算法进行研究。
2. 灰狼优化算法灰狼优化算法是一种基于群体智能的优化算法，仿照了灰狼群体的寻食行为。
算法的核心思想是通过模拟狼群中个体之间的协作和竞争，最终找到最优解。
灰狼优化算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。
3. 车间调度问题建模为了研究车间调度问题，需要建立一个适当的数学模型。
本文采用流水车间调度模型，其中包括多个工序和机器，每个工序具有一定的加工时间、工序间转移时间等属性。
目标是最小化任务完成时间。
4. 灰狼优化算法求解车间调度问题灰狼优化算法首先需要将车间调度问题转化为一个数学优化问题。
本文采用的目标函数是任务完成时间的最小化。
算法的流程如下：（1）初始化灰狼个体的位置和适应度；（2）根据适应度大小对灰狼个体进行排序；（3）更新灰狼的位置和适应度；（4）根据更新后的位置和适应度，选择新的alpha灰狼；（5）根据新的alpha灰狼位置，确定其他灰狼的位置。
5. 计算实例与结果分析为了验证灰狼优化算法在车间调度问题上的有效性，本文设计了一个计算实例，并利用该算法进行求解。
结果表明，与传统算法相比，灰狼优化算法在任务完成时间上具有更好的性能表现。
6. 算法的优化与改进为了进一步提高灰狼优化算法在车间调度问题上的求解效果，本文对算法进行了优化与改进。
主要包括：（1）引入距离因子，引导灰狼群体的搜索范围；（2）采用自适应策略调整参数；（3）改进初始化策略，增加算法的多样性。
7. 结论本文通过研究灰狼优化算法在车间调度问题上的应用，验证了该算法在此问题上的有效性和优越性。
实验结果表明，灰狼优化算法能够更快速地找到任务完成时间最短的最优解，并且相比传统算法有更好的搜索性能。
多目标灰狼优化算法matlab代码详解
多目标灰狼优化算法matlab代码详解引言：多目标优化问题是在实际应用中常遇到的一类问题，它们具有多个冲突的目标函数。
为了解决这类问题，许多多目标优化算法被提出，其中一种较为常见且有效的算法是多目标灰狼优化算法（Multi-Objective Grey Wolf Optimizer，MOGWO）。
本文将从原理、步骤以及MATLAB代码实现等方面对多目标灰狼优化算法进行详细介绍。
一、多目标灰狼优化算法（MOGWO）原理多目标灰狼优化算法是一种模拟自然界中灰狼觅食行为的优化算法。
它的灵感来源于灰狼社会中灰狼的角色分配和协作行为。
算法的基本原理如下：1. 初始化种群：随机生成一群灰狼个体，并将它们作为初始种群，每个个体代表一个可能的解。
2. 灰狼适应度计算：根据每个个体所对应的目标函数值来评估其适应度值。
3. 搜索行为模拟：根据已有的种群信息，通过灰狼个体在解空间中的搜索行为来更新种群，以寻找更好的解。
4. 灰狼聚群行为模拟：根据已有的种群信息，通过灰狼个体在解空间中的聚群行为来更新种群，以进一步优化解。
5. 达到停止条件：当满足停止条件时，算法终止。
二、多目标灰狼优化算法（MOGWO）步骤1. 参数设置：根据具体问题设置算法参数，如种群大小、迭代次数等。
2. 种群初始化：随机生成一组解作为初始种群。
3. 计算适应度：根据目标函数值计算每个个体的适应度值。
4. 灰狼行为模拟：根据已有的种群信息，通过灰狼个体在解空间中的搜索行为和聚群行为来更新种群。
5. 更新种群：根据灰狼的行为模拟结果更新种群。
6. 判断停止条件：根据设定的停止条件判断是否终止算法。
7. 输出结果：输出最终得到的近似最优解。
三、多目标灰狼优化算法（MOGWO）MATLAB代码实现下面是多目标灰狼优化算法的MATLAB代码实现，以便更好地理解算法的具体过程。
```matlabfunction [best_sol, best_fitness] = MOGWO(fitness_function, lb, ub, dimension, max_iter, population_size)% 初始化种群wolf_position = lb + (ub - lb) * rand(population_size, dimension);% 初始化适应度wolf_fitness = feval(fitness_function, wolf_position);% 迭代优化for iter = 1:max_iter% 计算灰狼适应度，用于带拥挤度计算normalized_fitness = normalize_fitness(wolf_fitness);% 通过拥挤度计算计算排名ranking = crowding_distance(normalized_fitness);% 排名排序[~, rank_index] = sort(ranking, 'descend');% 更新alpha、beta和deltaalpha_wolf = wolf_position(rank_index(1), :);beta_wolf = wolf_position(rank_index(2), :);delta_wolf = wolf_position(rank_index(3), :);% 更新种群for i = 1:population_sizea = 2 * (1 - iter / max_iter); % 更新参数c1 = 2 * rand(1); % 更新参数c2 = 2 * rand(1); % 更新参数% 更新个体位置D_alpha = abs(c1 * alpha_wolf - wolf_position(i, :)); X1 = alpha_wolf - a * D_alpha;% 更新个体位置D_beta = abs(c2 * beta_wolf - wolf_position(i, :)); X2 = beta_wolf - a * D_beta;% 更新个体位置D_delta = abs(c2 * delta_wolf - wolf_position(i, :));X3 = delta_wolf - a * D_delta;% 更新个体位置wolf_position(i, :) = (X1 + X2 + X3) / 3;end% 更新适应度wolf_fitness = feval(fitness_function, wolf_position);end% 获取最优解和最优适应度[best_fitness, best_index] = min(wolf_fitness);best_sol = wolf_position(best_index, :);end```以上是多目标灰狼优化算法的MATLAB代码实现。
负荷分解——灰狼算法完整流程
负荷分解——灰狼算法完整流程一、啥是负荷分解呀？负荷分解就像是把一个大的用电任务或者用电情况拆分开来研究。
比如说，一个大楼里有好多电器在用电，有电灯、空调、电脑啥的，我们想知道每个部分到底用了多少电，这就是负荷分解要做的事儿啦。
这可不容易呢，就像要把一团乱麻理清楚一样。
二、灰狼算法又是啥呢？灰狼算法是一种超级有趣的算法哦。
想象一下，一群灰狼在草原上找吃的。
它们有自己的等级制度，有头狼，还有其他等级的狼。
在这个算法里，我们把要解决的问题想象成是找吃的这个任务。
这些狼就像是一个个小的探索者，在解空间里到处找最好的答案。
就像狼根据气味、经验来找食物一样，算法里的“狼”根据设定的规则和数学计算去寻找最优解。
三、灰狼算法在负荷分解里的流程开始啦。
1. 初始化狼群。
这就好比是先召集一群灰狼小伙伴。
我们要确定有多少只“狼”，也就是确定种群的规模。
这些“狼”每一只都有自己的位置，这个位置就代表了一种可能的负荷分解的方案。
比如说，一只“狼”的位置可能表示空调用电占总用电的30%，电灯用电占40%，电脑用电占30%这样的一种分配情况。
这时候的“狼”们是随机分布在这个解空间里的，就像一群小狼刚到一个新的草原，还不知道哪里有最好吃的呢。
2. 确定适应度函数。
这是一个很关键的东西哦。
这个函数就像是一个裁判，它来评判每只“狼”的位置是不是好。
在负荷分解里，适应度函数可能会根据实际的用电数据和一些约束条件来确定。
比如说，如果分解出来的某个电器的用电量是负数，那肯定是不对的，适应度就会很低。
又或者如果分解出来的各个部分用电量加起来不等于总用电量，那也不行。
这个适应度函数就像是告诉每只“狼”，你现在的这个方案到底有多靠谱。
3. 划分狼的等级。
根据适应度函数的值，我们就可以给这些“狼”划分等级啦。
就像在真正的狼群里有头狼、二狼、三狼等等。
适应度最高的那只“狼”就是头狼，它所在的位置就代表了目前找到的最好的负荷分解方案。
其他的“狼”根据适应度依次确定自己的等级。
灰 狼 优 化 算 法 ( G W O ) 原 理
GWO（灰狼优化）算法以优化SVM算法的参数c和g为例，对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。
————————————————tic % 计时器%% 清空环境变量close allformat compact%% 数据提取% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量load wine.mat% 选定训练集和测试集% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];% 相应的训练集的标签也要分离出来train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)] ;% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];% 相应的测试集的标签也要分离出来test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178 )];%% 数据预处理% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间[mtrain,ntrain] = size(train_wine);[mtest,ntest] = size(test_wine);dataset = [train_wine;test_wine];% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);dataset_scale = dataset_scale';train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );%% 利用灰狼算法选择最佳的SVM参数c和gSearchAgents_no=10; % 狼群数量，Number of search agents Max_iteration=10; % 最大迭代次数，Maximum numbef of iterationsdim=2; % 此例需要优化两个参数c和g，number of your variableslb=[0.01,0.01]; % 参数取值下界ub=[100,100]; % 参数取值上界% v = 5; % SVM Cross Validation参数,默认为5% initialize alpha, beta, and delta_posAlpha_pos=zeros(1,dim); % 初始化Alpha狼的位置Alpha_score=inf; % 初始化Alpha狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problemsBeta_pos=zeros(1,dim); % 初始化Beta狼的位置Beta_score=inf; % 初始化Beta狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problemsDelta_pos=zeros(1,dim); % 初始化Delta狼的位置Delta_score=inf; % 初始化Delta狼的目标函数值，change this to -inf for maximization problems%Initialize the positions of search agentsPositions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);Convergence_curve=zeros(1,Max_iteration);l=0; % Loop counter循环计数器% Main loop主循环while lMax_iteration % 对迭代次数循环for i=1:size(Positions,1) % 遍历每个狼% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space% 若搜索位置超过了搜索空间，需要重新回到搜索空间Flag4ub=Positions(i,:)ub;Flag4lb=Positions(i,:)lb;% 若狼的位置在最大值和最小值之间，则位置不需要调整，若超出最大值，最回到最大值边界；% 若超出最小值，最回答最小值边界Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*F lag4ub+lb.*Flag4lb; % ~表示取反% 计算适应度函数值cmd = [' -c ',num2str(Positions(i,1)),' -g ',num2str(Positions(i,2))];model=svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd); % SVM 模型训练[~,fitness]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度fitness=100-fitness(1); % 以错误率最小化为目标% Update Alpha, Beta, and Deltaif fitnessAlpha_score % 如果目标函数值小于Alpha狼的目标函数值Alpha_score=fitness; % 则将Alpha狼的目标函数值更新为最优目标函数值，Update alphaAlpha_pos=Positions(i,:); % 同时将Alpha狼的位置更新为最优位置if fitnessAlpha_score fitnessBeta_score % 如果目标函数值介于于Alpha狼和Beta狼的目标函数值之间Beta_score=fitness; % 则将Beta狼的目标函数值更新为最优目标函数值，Update betaBeta_pos=Positions(i,:); % 同时更新Beta狼的位置if fitnessAlpha_score fitnessBeta_score fitnessDelta_score % 如果目标函数值介于于Beta狼和Delta狼的目标函数值之间Delta_score=fitness; % 则将Delta狼的目标函数值更新为最优目标函数值，Update deltaDelta_pos=Positions(i,:); % 同时更新Delta狼的位置a=2-l*((2)-Max_iteration); % 对每一次迭代，计算相应的a 值，a decreases linearly fron 2 to 0% Update the Position of search agents including omegas for i=1:size(Positions,1) % 遍历每个狼for j=1:size(Positions,2) % 遍历每个维度% 包围猎物，位置更新r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]A1=2*a*r1-a; % 计算系数A，Equation (3.3)C1=2*r2; % 计算系数C，Equation (3.4)% Alpha狼位置更新D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 1X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; % Equation (3.6)-part 1r1=rand();r2=rand();A2=2*a*r1-a; % 计算系数A，Equation (3.3)C2=2*r2; % 计算系数C，Equation (3.4)% Beta狼位置更新D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation (3.5)-part 2X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; % Equation (3.6)-part 2r1=rand();r2=rand();A3=2*a*r1-a; % 计算系数A，Equation (3.3)C3=2*r2; % 计算系数C，Equation (3.4)% Delta狼位置更新D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); % Equation(3.5)-part 3X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; % Equation (3.5)-part 3% 位置更新Positions(i,j)=(X1+X2+X3)-3;% Equation (3.7)Convergence_curve(l)=Alpha_score;bestc=Alpha_pos(1,1);bestg=Alpha_pos(1,2);bestGWOaccuarcy=Alpha_score;%% 打印参数选择结果disp('打印选择结果');str=sprintf('Best Cross Validation Accuracy = %g%%，Best c = %g，Best g = %g',bestGWOaccuarcy*100,bestc,bestg);disp(str)%% 利用最佳的参数进行SVM网络训练cmd_gwosvm = ['-c ',num2str(bestc),' -g ',num2str(bestg)];model_gwosvm = svmtrain(train_wine_labels,train_wine,cmd_gwosvm);%% SVM网络预测[predict_label,accuracy] = svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model_gwosvm);% 打印测试集分类准确率total = length(test_wine_labels);right = sum(predict_label == test_wine_labels);disp('打印测试集分类准确率');str = sprintf( 'Accuracy = %g%% (%d-%d)',accuracy(1),right,total);disp(str);%% 结果分析% 测试集的实际分类和预测分类图plot(test_wine_labels,'o');plot(predict_label,'r*');xlabel('测试集样本','FontSize',12);ylabel('类别标签','FontSize',12);legend('实际测试集分类','预测测试集分类');title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12);%% 显示程序运行时间% This function initialize the first population of search agentsfunctionPositions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb) Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no1for i=1:dimub_i=ub(i);lb_i=lb(i);Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;代码修改及说明：安装libsvm下载libsvm将下载的libsvm直接放在matlab安装路径toolbox下点击matlab “主页-设置路径” 选择libsvm包中的windows文件夹将libsvm windows文件夹下的 svmtrain 及svmpredict函数修改为 svmtrain2 和 svmpredict2等形式，目的是防止与matlab下冲突（注：2017及以下版本可以使用svmtrain，高版本不再支持）源码修改将所有svmtrain(）及svmpredict() 函数改为 svmtrain2()及svmpredict2() ；将代码[~,fitness]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度改为[~，~,fitness]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度或者[fitness,~，~]=svmpredict(test_wine_labels,test_wine,model); % SVM模型预测及其精度(至于为什么还未清楚？目前我还没有看代码，原理也还没有看，仅改了下代码)将代码[output_test_pre,acc]=svmpredict2(output_test',input_test', model_gwo_svr); % SVM模型预测及其精度改为[output_test_pre,acc,~]=svmpredict2(output_test',input_test ',model_gwo_svr); % SVM模型预测及其精度（同上，仅是为了解决维度的问题）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%人们总是能从大自然中得到许多启迪，从生物界的各种自然现象或过程中获得各种灵感，由此提出了许多能够解决复杂函数优化的启发式算法，主要分为演化算法和群体智能算法。
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8.如权利要求6所述的基于灰狼优化算法的数据分析装置，其特征在于，所述适应度计算单元包括：
第一适应度计算单元，用于将所述当前位置对应的惩罚系数和核宽作为所述分析模型的第一参数，通过所述第一参数计算所述分析模型的第一准 确度，所述第一准确度为所述第一适应度； 第二适应度计算单元，用于所述当前位置对应的惩罚系数和核宽，以及将所述反向位置对应的反向惩罚系数和反向核宽作为所述分析模型的第二 参数，通过所述第二参数计算所述分析模型的第二准确度，所述第二准确度为所述第二适应度。
本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过反向学习机制选择适应度高的灰狼作为Alpha狼和Beta狼，增强了灰狼种群多样性，其次通过莱维 飞行机制，通过时长时短、方向随机的移动方式增强灰狼跳出局部最优的能力；最后引入螺旋运动机制，使Omega狼通过螺旋运动到靠近Alpha狼和Beta
狼，增强灰狼的局部搜索能力。有效的避免整个种群陷入局部最优，从而增强算法的全局探测能力。 将提出的灰狼优化算法应用于机器学习模型的参数学习，进而对具体领域的问题进行分类、预测，提高预测结果的精度； 附图说明 为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
根据所述每只灰狼的当前位置对应的惩罚系数和核宽，以及所述反向位置对应的反向惩罚系数和反向核宽，计算所述反向位置对应的第二适应 度，根据所述第二适应度确定第二狼群；
所述根据所述第一适应度和所述第二适应度，选择适应度最高的所述灰狼为所述狼群中的Alpha狼，将所述Alpha狼的当前位置对应的第一特征值
宽，包括： 根据所述搜索空间，确定所述狼群中每只灰狼的当前位置的第一特征值及反向位置的第二特征值； 根据所述第一特征值确定所述每只灰狼的第一适应度，并根据所述第一特征值以及所述第二特征值确定所述每只灰狼的第二适应度；
根据所述第一适应度和所述第二适应度，选择适应度最高的灰狼为所述狼群中的Alpha狼，将所述Alpha狼的当前位置对应的第一特征值包含的惩
4.如权利要求2或3所述的基于灰狼优化算法的数据分析方法，其特征在于，所述根据所述当前位置确定所述每只灰狼的第一适应度，包括：
将所述当前位置对应的惩罚系数和核宽作为所述分析模型的第一参数，通过所述第一参数计算所述分析模型的第一准确度，将所述第一准确度作 为所述第一适应度； 所述根据所述第一特征值以及所述第二特征值确定所述每只灰狼的第二适应度，包括： 将所述当前位置对应的惩罚系数和核宽，以及所述反向位置对应的反向惩罚系数和反向核宽作为所述分析模型的第二参数，通过所述第二参数计 算所述分析模型的第二准确度，将所述第二准确度作为所述第二适应度。
数据获取单元，用于获取待分析数据； 参数计算单元，用于根据预设的搜索空间，通过灰狼优化算法计算狼群的惩罚系数和核宽； 数据分析单元，用于根据所述惩罚系数、核宽以及预设的分析模型，对所述待分析数据进行分析，得到分析结果。
7.如权利要求6所述的基于灰狼优化算法的数据分析装置，其特征在于，所述参数计算单元包括：
本技术适用于计算机技术领域，提供了一种基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置，包括：获取待分析数据；根据预设的搜索空间，通过灰狼优 化算法计算狼群的惩罚系数和核宽；根据所述惩罚系数、核宽以及预设的分析模型，对所述待分析数据进行分析，得到分析结果。通过引入反向学 习机制，计算灰狼优化算法中狼群的惩罚系数和核宽，得到预设的分析模型的参数最优解。扩大了狼群中灰狼的种类，提升了算法的全局探测能 力。进而通过该分析模型对待分析数据进行分析，快速得到精确的分析结果。
图1是本技术实施例提供的基于灰狼优化算法的数据分析方法的流程图；
图2是本技术另一实施例提供的基于灰狼优化算法的数据分析方法的流程图；
图3是本技术另一实施例提供的灰狼优化算法的仿真结果对比图；
图4是本技术实施例提供的基于灰狼优化算法的数据分析装置的示意图；
图5是本技术另一实施例提供的基于灰狼优化算法的数据分析装置的示意图；
S102：根据预设的搜索空间，通过灰狼优化算法计算狼群的惩罚系数和核宽。
灰狼算法通过模拟灰狼的捕食行为来搜索最优解，该算法引入灰狼的等级机制，将适应度最高的灰狼依次定义为阿尔法Alpha狼、贝塔Beta狼，其余的定 义为欧米茄Omega狼，Omega狼的运动方向由Alpha狼和Beta狼来确定，实验结果证明该算法具有较强的搜索能力。
示例性的，待分析可以是医疗领域类的数据。比如针对基于超声特征的甲状腺良恶性结节区分的数据单个样本属性分布，该数据属性值分为两大类，即
数据属性X1～X8表示了针对甲状腺良恶性结节疾病的超声属性；X9表示了该数据样本的类别，即区分良性结节和恶性结节，若样本为恶性结节：值为 1，若样本为良性结节：值为-1。通过该领域内的属性指标和类别标签组成样本数据格式，基于该数据格式获取待分析数据。
骤：
S101：获取待分析数据。
在对数据进行分析之前，先获取待分析的数据。待分析数据可以通过数据采集装置将数据采集起来，通过存储装置将采集到的数据存储。在数据存储到 一定数据量、一定时间或者需要对数据进行分析时，可以将存储在存储装置中的数据提取出来，也可以通过采集装置实时获取待分析数据。
示例性的，待分析数据可以是金融领域的数据。比如针对企业破产风险预测数据单个样本属性分布数据：有X1～Xn个这样的相关金融指标如负债率、资 产总额等属性指标；Xn+1是类别标签：即该企业在两年内是否有破产风险的存在，若有破产风险标签为1，没有破产风险标签为-1。
特征值计算单元，用于根据所述搜索空间，确定所述狼群中每只灰狼的当前位置的第一特征值及反向位置的第二特征值； 适应度计算单元，用于根据所述第一特征值确定所述每只灰狼的第一适应度，并根据所述第一特征值以及所述第二特征值确定所述每只灰狼的第 二适应度；
参数确定单元，用于根据所述第一适应度和所述第二适应度，选择适应度最高的灰狼为所述狼群中的Alpha狼，将所述Alpha狼的当前位置对应的
包含的惩罚系数和核宽识别为所述狼群的惩罚系数和核宽，包括： 根据所述第一适应度和所述第二适应度，从所述第一狼群和所述第二狼群中，选择预设数量的灰狼组成第三狼群；
根据所述第一适应度和所述第二适应度，从所述第三狼群中选择适应度最高的灰狼为Alpha狼，确定所述Alpha狼当前位置对应的惩罚系数和核宽
为所述狼群的惩罚系数和核宽。
9.一种基于灰狼优化算法的数据分析装置，包括存储器、处述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任
图6是本技术实施例提供的基于灰狼优化算法的数据分析装置的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当 清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要 的细节妨碍本技术的描述。
5.如权利要求3所述的基于灰狼优化算法的数据分析方法，其特征在于，所述狼群中还包括贝塔Beta狼和欧米茄Omega狼，所述选择所述第三狼群 中适应度最高的所述灰狼为Alpha狼之后，还包括：
产生随机数，并计算移动系数；所述随机数和移动系数用于确定所述第三狼群中每只所述灰狼的移动方式；
若所述随机数大于第一阈值，且所述移动系数大于预设的第二阈值，则控制所述Omega狼向所述Alpha狼和Beta狼移动并进行莱维飞行； 若所述随机数大于所述第一阈值，且所述移动系数小于或等于所述第二阈值，则控制所述Omega狼向所述Alpha狼和Beta狼移动； 若所述随机数小于或等于预设的第一阈值，则控制所述Omega狼向所述Alpha狼和Beta狼以螺旋运动和莱维飞行的方式移动。 6.一种基于灰狼优化算法的数据分析装置，其特征在于，包括：
一项所述方法的步骤。
技术说明书 一种基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置 技术领域 本技术属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置。 背景技术 目前，大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖，实现对 大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数 据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 现有技术中提供了一些机器学习方法，通过对获取到的数据进行分析和预测得到一定的结论和信息。然而，现有技术中的方法不能精确、快速地对数据 进行分析，以得到的精确的分析结果。 技术内容 有鉴于此，本技术实施例提供了一种基于灰狼优化算法的数据分析方法及装置，以解决现有技术中不能精确、快速地对数据进行分析，以得到的精确的 分析结果的问题。 本技术实施例的第一方面提供了一种灰狼优化算法的数据分析方法，包括： 获取待分析数据； 根据预设的搜索空间，通过灰狼优化算法计算狼群的惩罚系数和核宽； 根据所述惩罚系数、核宽以及预设的分析模型，对所述待分析数据进行分析，得到分析结果。 本技术实施例的第二方面提供了一种灰狼优化算法的数据分析装置，包括： 数据获取单元，用于获取待分析数据； 参数计算单元，用于根据预设的搜索空间，通过灰狼优化算法计算狼群的惩罚系数和核宽； 数据分析单元，用于根据所述惩罚系数、核宽以及预设的分析模型，对所述待分析数据进行分析，得到分析结果。 本技术实施例的第三方面提供了一种灰狼优化算法的数据分析装置，包括：处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备 和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储支持装置执行上述方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述 程序指令，执行上述第一方面的方法。 本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被 处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。