本文介绍: 在灰狼群体中，通常有三个等级：首领（Alpha）、副首领（Beta）和普通成员（Omega）。算法中的搜索代理（即灰狼）按照这种社会等级进行分配。：Omega是群体中的其他成员，它们遵循Alpha、Beta和Delta的决定。在算法中，Omega代表其它的搜索代理。：Alpha是群体中最强的狼，主导群体的活动和狩猎。在GWO算法中，Alpha代表当前解空间中的最佳解。：Beta是群体中的第二强者，它在Alpha不在时会代理领导群体。：Delta在群体中的地位仅次于Alpha和Beta。
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种模仿灰狼捕食行为的优化算法。灰狼是群居动物，有着严格的社会等级结构。在灰狼群体中，通常有三个等级：首领（Alpha）、副首领（Beta）和普通成员（Omega）。算法中的搜索代理（即灰狼）按照这种社会等级进行分配。
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Alpha（首领）：Alpha是群体中最强的狼，主导群体的活动和狩猎。在GWO算法中，Alpha代表当前解空间中的最佳解。
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Omega（普通成员）：Omega是群体中的其他成员，它们遵循Alpha、Beta和Delta的决定。在算法中，Omega代表其它的搜索代理。
- 初始化：随机生成一群灰狼（搜索代理）。
- 狩猎（优化）：Alpha、Beta和Delta探索解空间，而其他狼（Omega）跟随这三个首领。
- 追踪猎物、包围和攻击猎物：算法迭代更新群体的位置，模拟灰狼围捕猎物的行为。位置更新依据Alpha、Beta和Delta的位置来决定。
- 收敛：随着迭代的进行，搜索空间逐渐缩小，最终，群体会接近最优解。
灰狼优化算法广泛应用于各种复杂优化问题，因其简单易实现、收敛速度快且能有效避免局部最优解而受到青睐。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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原文地址:https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/134605522
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