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说明：GWO算法模拟了灰狼在自然界中的领导层次和狩猎机制。四种类型的灰狼，如alpha，beta，delta和omega，用于模拟领导层次结构。此外，实施狩猎，搜寻猎物，环绕猎物和攻击猎物的三个主要步骤以执行优化。 压缩包包括：发表的论文、优化算法代码、优化工具箱。

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说明：灰狼优化算法和粒子群算法性能比较，附加灰狼算法介绍的PDF.

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说明：针对灰狼优化算法在求解连续函数优化问题时精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种改进的灰狼优化算法。

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说明：该函数用来计算时间序列的最大Lyapunov 指数--Wolf 方法-The function used to calculate the time series of the largest Lyapunov index Wolf method

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说明：构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN)，目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型，利用神经网络的反向传播优势，改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷，提高神经网络模型的预测精度。

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说明：(股市)非线性分析及预测工具箱，整合了原非线性时间序列分析工具箱程序，包含多个复杂度分析(如Higuchi法、计盒法)，相空间重构(Cao法、GP算法、互信息法)，最大李雅普诺夫指数判断(Wolf法、小数据法)和预测程序(lyp指数法、一次多步预测等)，程序执行效率高，实测可用。

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说明：matlab混沌工具箱，包括C_C方法wolf计算最大Lyapunov指数法等，不同于陆振波的，本工具箱中的函数均可见，完全免费版本

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