灰狼优化算法（GWO）

灰狼优化算法(GWO)是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学学者Mirjalili等人于2014年提出。该算法通过模拟灰狼的领导等级和狩猎机制来进行优化。算法将灰狼分为几种类型，模拟了等级阶层，并模拟了寻找、包围和攻击猎物的不同阶段。

在GWO中，最优的灰狼被称为α，次优的灰狼为β，第三优的灰狼为δ，其余的灰狼为ω。在演化计算过程中，猎物（最优解）的位置是未知的，因此在GWO中，我们假设最优的灰狼为α，次优的灰狼为β，第三优的灰狼为δ，并利用它们对猎物位置的更多知识来指导其他灰狼的移动，以实现全局优化。

GWO算法的优化从随机创建一个灰狼种群（候选方案）开始。在迭代过程中，α，β和δ灰狼会估计猎物的可能位置（最优解），然后根据它们与猎物的距离来更新自己的位置。参数a在搜索过程中应逐渐减小，以实现勘探和开发的平衡。如果灰狼与猎物的距离较大，说明候选解远离猎物；如果灰狼与猎物的距离较小，说明候选解逼近猎物。

总之，灰狼优化算法是一种模拟灰狼群体捕食行为的群智能优化算法，通过模拟灰狼的领导等级和狩猎机制来进行全局优化。在算法中，灰狼的等级和位置都会根据与猎物的距离进行更新，以寻找最优解。