灰太狼优化（GWO）

资 源 简 介

灰太狼优化（GWO）

详 情 说 明

灰太狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称GWO）是一种受自然界灰狼群体狩猎行为启发的智能优化算法。该算法通过模拟狼群的社会等级制度和集体狩猎策略，为复杂优化问题提供高效的解决方案。

算法核心基于灰狼种群的四层社会结构： α狼代表当前最优解，作为群体的领导者 β狼是次级最优解，协助α进行决策 δ狼构成第三层级，负责警戒和侦察 ω狼代表剩余候选解，跟随高层级狼行动

GWO的优化过程分为三个阶段： 首先，在搜索猎物阶段，算法模拟狼群分散寻找潜在目标的行为，这有助于扩大搜索范围避免局部最优。接着进入包围阶段，狼群会根据当前最优解的位置调整自身位置，逐渐缩小搜索空间。最后是攻击阶段，当猎物停止移动时，狼群从不同方向发起最后攻击，对应算法中的精确局部搜索。

这种算法在连续优化问题中表现优异，特别是其天然的并行搜索特性和较少的参数调整需求，使其成为传统优化算法的有力替代方案。相比其他群体智能算法，GWO在收敛速度和求解精度之间表现出更好的平衡。