灰太狼优化算法

资 源 简 介

灰太狼优化算法

详 情 说 明

灰太狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受自然界灰狼群体行为启发的智能优化算法。该算法通过模拟灰狼群体的社会等级结构和集体狩猎行为来解决优化问题。

算法核心在于对灰狼群体中四种等级成员的建模： Alpha狼：群体中的领导者，负责决策和指导狩猎 Beta狼：辅助Alpha狼的第二等级成员 Delta狼：侦察兵和哨兵角色 Omega狼：群体中的底层成员

GWO算法的优化过程主要分为三个阶段： 搜寻猎物（探索阶段）：狼群在搜索空间内广泛探索潜在目标 包围猎物（开发阶段）：逐步缩小搜索范围，向最优解靠近 攻击猎物（收敛阶段）：最终锁定并获取最优解

该算法在解决连续优化问题上表现出色，具有参数少、实现简单、收敛速度快等特点，已被广泛应用于工程优化、机器学习参数调优等领域。算法工具箱中通常包含完整的实现代码和优化函数接口，方便研究者直接应用于各种优化场景。