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一、改进的智能优化算法探索与开发分析

二、GWO1与GWO探索与开发分析运行结果 

三、GWO1与GWO探索与开发实验对比分析 

四、代码获取

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一、改进的智能优化算法探索与开发分析

       智能优化算法旨在将搜索过程分为两个阶段：探索和开发。平衡这两个阶段对于增强算法的鲁棒性至关重要。在本节中，我们使用下式来计算勘探和开采的百分比。其中参数表示维度多样性度量。。在这些方程中，代表了整个迭代过程中观察到的最大多样性。

二、GWO1与GWO探索与开发分析运行结果 

F1:

 F7:

 F15:

 F19:

 F22:

三、GWO1与GWO探索与开发实验对比分析 

      实验结果如上图所示。对于单峰函数F7，随着迭代次数的增加，GWO1的开发百分比稳步增加，并探索更多的个体。这一观察结果表明，与GWO相比，GWO1的收敛速度更快。对于多模态函数，G我勘探和开发的百分比呈现初始波动，表明GWO1有效地降低了陷入局部最优的风险。总体而言，GWO虽然表现出较好的勘探能力，但缺乏有效的开发，而GWO1根据不同的基准功能有效地平衡了勘探与开发。

四、代码获取

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