操作環境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

灰狼優化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一種模仿灰狼捕食行為的優化算法。灰狼是群居動物，有著嚴格的社會等級結構。在灰狼群體中，通常有三個等級：首領（Alpha）、副首領（Beta）和普通成員（Omega）。算法中的搜索代理（即灰狼）按照這種社會等級進行分配。

1. Alpha（首領）：Alpha是群體中最強的狼，主導群體的活動和狩獵。在GWO算法中，Alpha代表當前解空間中的最佳解。

2. Beta（副首領）：Beta是群體中的第二強者，它在Alpha不在時會代理領導群體。在算法中，Beta代表次優解。

3. Delta（三級狼）：Delta在群體中的地位僅次于Alpha和Beta。在算法中，Delta代表第三優解。

4. Omega（普通成員）：Omega是群體中的其他成員，它們遵循Alpha、Beta和Delta的決定。在算法中，Omega代表其它的搜索代理。

灰狼優化算法的基本步驟如下：

• 初始化：隨機生成一群灰狼（搜索代理）。
• 狩獵（優化）：Alpha、Beta和Delta探索解空間，而其他狼（Omega）跟隨這三個首領。
• 追蹤獵物、包圍和攻擊獵物：算法迭代更新群體的位置，模擬灰狼圍捕獵物的行為。位置更新依據Alpha、Beta和Delta的位置來決定。
• 收斂：隨著迭代的進行，搜索空間逐漸縮小，最終，群體會接近最優解。

灰狼優化算法廣泛應用于各種復雜優化問題，因其簡單易實現、收斂速度快且能有效避免局部最優解而受到青睞。

2、仿真結果演示

3、關鍵代碼展示

略

4、MATLAB?源碼獲取

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