目录
一、智能优化算法改进种群多样性分析
二、GWO与IGWO种群多样性对比
三、GWO与改进的GWO1种群多样性分析
四、代码获取
一、智能优化算法改进种群多样性分析
为了验证所提出的IDMO中种群多样性的丰富性，我们使用下式计算本节中的种群多样性。这个式子中表示转动惯量，
表示第
个搜索代理在迭代次数为
时的第
维值，
表示每次迭代中总体与其质量中心c的离散度，
二、GWO与IGWO种群多样性对比
F1:
F8:
F15:
F20:
三、GWO与改进的GWO1种群多样性分析
上图为GWO1和GWO种群多样性的实验结果。由测量的种群多样性在GWO1迭代的早期阶段表现出显著的波动（F8、F15、F20）。然而，这一措施逐渐稳定在较高水平，表明GWO1能够有效地避免过早收敛和停滞在局部最优。相比之下，GWO的种群多样性不足，突出了算法的局限性。这些实验结果表明，GWO1在寻找最优解方面强于GWO。
四、代码获取
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